群智能算法在暴雨强度公式中的研究与应用
| 摘要 | 第3-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-11页 |
| 1.1.1 问题的提出 | 第9-10页 |
| 1.1.2 暴雨强度公式推求的必要性 | 第10-11页 |
| 1.2 研究意义及目的 | 第11-12页 |
| 1.3 国内外研究现状及分析 | 第12-15页 |
| 1.4 主要研究内容及技术路线 | 第15-16页 |
| 1.4.1 主要研究内容 | 第15页 |
| 1.4.2 技术路线 | 第15-16页 |
| 1.5 本章小结 | 第16-17页 |
| 2 降雨资料选样与经验频率计算 | 第17-24页 |
| 2.1 降雨资料的收集整理 | 第17-19页 |
| 2.1.1 宝鸡市暴雨类型及特征 | 第17-18页 |
| 2.1.2 资料来源与收集 | 第18-19页 |
| 2.2 降雨资料的选样 | 第19-21页 |
| 2.2.1 非年最大值法 | 第19-20页 |
| 2.2.2 年最大值法 | 第20页 |
| 2.2.3 两种方法对比分析 | 第20-21页 |
| 2.3 重现期及经验频率的计算 | 第21-22页 |
| 2.4 暴雨资料样本分析 | 第22-23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 3 城市设计暴雨资料频率调整 | 第24-34页 |
| 3.1 常用的频率分布模型 | 第24-32页 |
| 3.1.1 P-Ⅲ型分布模型 | 第24-27页 |
| 3.1.2 指数分布模型 | 第27-30页 |
| 3.1.3 耿贝尔分布模型 | 第30-32页 |
| 3.2 不同模型适配的误差分析 | 第32-33页 |
| 3.3 本章小结 | 第33-34页 |
| 4 暴雨强度公式参数优化 | 第34-47页 |
| 4.1 暴雨强度公式类型的选择 | 第34-35页 |
| 4.2 暴雨强度公式参数的确定 | 第35-44页 |
| 4.2.1 常用参数优化方法 | 第35-37页 |
| 4.2.2 传统优化算法 | 第37-39页 |
| 4.2.3 遗传算法 | 第39-42页 |
| 4.2.4 粒子群算法 | 第42-44页 |
| 4.3 结果分析及公式的确定 | 第44-46页 |
| 4.3.1 不同方法误差分析 | 第44-46页 |
| 4.3.2 暴雨强度公式的确定 | 第46页 |
| 4.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 5 暴雨雨型分析计算 | 第47-57页 |
| 5.1 雨型分类及推求方法 | 第47-48页 |
| 5.2 短历时设计暴雨雨型分析计算 | 第48-54页 |
| 5.2.1 Keifer&Chu法 | 第49-53页 |
| 5.2.2 Pilgrim&Cordery法 | 第53-54页 |
| 5.2.3 对比分析及方法确定 | 第54页 |
| 5.3 KEIFER&CHU法雨型估算 | 第54-56页 |
| 5.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 6 结论及建议 | 第57-59页 |
| 6.1 结论 | 第57-58页 |
| 6.2 建议 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 附表 | 第64-67页 |
| 附录 | 第67-71页 |
