陕西黑河金盆水库入库径流分析与水库优化调度
| 1 绪论 | 第1-23页 |
| ·问题的提出 | 第10-11页 |
| ·研究的目的与意义 | 第11页 |
| ·国内外研究概况和发展趋势 | 第11-21页 |
| ·水库调度 | 第11-12页 |
| ·水库调度分类 | 第12-13页 |
| ·水库调度方法 | 第13-20页 |
| ·水库调度的发展趋势 | 第20-21页 |
| ·论文的研究目标 | 第21页 |
| ·研究的主要内容 | 第21-22页 |
| ·研究的技术路线 | 第22-23页 |
| 2 黑河径流的时间序列分析与模糊聚类 | 第23-37页 |
| ·径流序列的随机生成 | 第23-30页 |
| ·径流的描述方法 | 第23-24页 |
| ·水文时间序列分析 | 第24页 |
| ·随机模型 | 第24-25页 |
| ·季节性随机模型 | 第25-27页 |
| ·黑河黑峪口站月径流序列的随机生成 | 第27-30页 |
| ·年径流的模糊聚类 | 第30-37页 |
| ·模糊聚类分析 | 第30-33页 |
| ·黑河径流的模糊聚类 | 第33-34页 |
| ·模糊综合评判 | 第34-37页 |
| 3 确定性优化模型在黑河金盆水库优化调度中的应用 | 第37-53页 |
| ·流域水库概况及资料整理 | 第37-41页 |
| ·金盆综合利用水库优化调度的数学模型 | 第41-45页 |
| ·数学模型分类 | 第41-42页 |
| ·目标函数的选取 | 第42-43页 |
| ·优化调度的约束条件 | 第43-45页 |
| ·水库优化调度的动态规划模型 | 第45-51页 |
| ·动态规划的基本原理 | 第45-46页 |
| ·动态规划模型的组成 | 第46-48页 |
| ·模型求解 | 第48-51页 |
| ·逐次优化算法 | 第51-53页 |
| 4 遗传算法在黑河金盆水库优化调度中的应用研究 | 第53-67页 |
| ·遗传算法 | 第53-59页 |
| ·遗传算法的思想来源 | 第53-54页 |
| ·遗传算法的发展历史 | 第54-55页 |
| ·遗传算法的基本概念 | 第55-57页 |
| ·遗传算法的特 | 第57页 |
| ·基本遗传算法 | 第57-59页 |
| ·遗传算法的改进 | 第59-60页 |
| ·遗传算法的不足 | 第59-60页 |
| ·遗传算法的改进方法 | 第60页 |
| ·基于种群熵的自适应遗传算法 | 第60-64页 |
| ·种群多样性及其度量 | 第61-63页 |
| ·算法的实现 | 第63-64页 |
| ·水库优化调度的遗传算法 | 第64-67页 |
| ·个体编码 | 第64页 |
| ·适应度函数 | 第64-65页 |
| ·遗传操作 | 第65-67页 |
| 5 典型算例及成果分析 | 第67-75页 |
| ·单一年度的调度 | 第67-71页 |
| ·长系列调度 | 第71-75页 |
| 6 金盆水库优化调度函数的推 | 第75-90页 |
| ·水库优化调度函数 | 第75-77页 |
| ·水库优化调度的状态变量与决策变量 | 第76页 |
| ·调度函数 | 第76-77页 |
| ·用逐步回归求解调度函数 | 第77-80页 |
| ·逐步回归原理 | 第77-79页 |
| ·线性回归模型的计算结果 | 第79-80页 |
| ·基于神经网络的调度函数求解 | 第80-87页 |
| ·人工神经网络 | 第80-82页 |
| ·BP网络模型实现 | 第82-85页 |
| ·应用改进BP网络建立金盆水库调度函数 | 第85-87页 |
| ·调度函数的有效性验证 | 第87-90页 |
| 7 结论和建议 | 第90-93页 |
| ·结论 | 第90-91页 |
| ·建议 | 第91-93页 |
| 致谢 | 第93-94页 |
| 参考文献 | 第94-101页 |
| 附录 | 第101页 |
