| 摘要 | 第3-5页 |
| abstract | 第5-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究进展 | 第11-14页 |
| 1.2.1 径流预报不确定性研究 | 第11-12页 |
| 1.2.2 考虑抑制水华的优化调度研究 | 第12-13页 |
| 1.2.3 考虑径流预报不确定性的水库优化调度研究 | 第13-14页 |
| 1.3 研究对象、研究内容及技术路线 | 第14-18页 |
| 1.3.1 三峡水利枢纽工程及非汛期调度方式概化 | 第14-16页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第16页 |
| 1.3.3 技术路线 | 第16-18页 |
| 第2章 三峡水库非汛期中后期月径流预报不确定性研究 | 第18-30页 |
| 2.1 三峡水库入库径流特性分析 | 第18页 |
| 2.2 径流预报不确定性研究方法及思路 | 第18-23页 |
| 2.2.1 人工神经网络简介 | 第18-19页 |
| 2.2.2 Copula方法简介 | 第19-20页 |
| 2.2.3 径流预报不确定性研究思路 | 第20-23页 |
| 2.3 径流预报及其不确定性结果分析 | 第23-29页 |
| 2.3.1 三峡水库中后期月径流预报结果 | 第23-26页 |
| 2.3.2 三峡水库中后期月径流预报不确定性结果及分析 | 第26-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 三峡水库非汛期中后期多目标优化调度模型 | 第30-38页 |
| 3.1 三峡水库多目标调度模型构建 | 第30-32页 |
| 3.1.1 目标函数 | 第30-31页 |
| 3.1.2 约束条件 | 第31页 |
| 3.1.3 模型基础资料处理 | 第31-32页 |
| 3.2 多目标调度模型求解 | 第32-36页 |
| 3.2.1 遗传算法简介 | 第33-34页 |
| 3.2.2 Pareto优选简介 | 第34-35页 |
| 3.2.3 模型求解步骤 | 第35-36页 |
| 3.3 本章小结 | 第36-38页 |
| 第4章 考虑径流预报不确定性的三峡水库调度策略研究 | 第38-60页 |
| 4.1 非汛期典型情景月均入库流量过程的选取 | 第38页 |
| 4.2 典型情景的优化结果 | 第38-58页 |
| 4.2.1 典型平水情景优化调度结果 | 第38-46页 |
| 4.2.2 典型枯水情景优化调度结果 | 第46-51页 |
| 4.2.3 典型丰水情景优化调度结果 | 第51-58页 |
| 4.3 调度策略提出 | 第58页 |
| 4.4 本章小结 | 第58-60页 |
| 第5章 结论与展望 | 第60-62页 |
| 5.1 结论 | 第60-61页 |
| 5.2 展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-68页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第68-70页 |
| 发表的论文 | 第68页 |
| 参加的科研项目 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
