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基于遗传算法的区域水资源优化配置研究

第一章 绪论第1-22页
 1.1 水资源优化配置的提出背景和研究意义第11-14页
  1.1.1 水资源与可持续发展第11页
  1.1.2 水资源优化配置问题的提出第11-13页
  1.1.3 水资源优化配置研究的意义第13-14页
 1.2 国内外研究现状第14-20页
  1.2.1 国外水资源优化配置研究现状第15-16页
  1.2.2 国内水资源优化配置研究现状第16-18页
  1.2.3 目前存在的主要问题及今后努力方向第18-20页
 1.3 主要研究内容第20-22页
第二章 遗传算法及改进研究第22-40页
 2.1 生物进化与遗传算法第22-26页
  2.1.1 生物进化第22-23页
  2.1.2 遗传算法第23-26页
 2.2 基本遗传算法第26-27页
  2.2.1 SGA的形式化定义第26页
  2.2.2 SGA的主要运行步骤第26-27页
 2.3 遗传算法的基本实现技术第27-31页
  2.3.1 编码方法第27-28页
  2.3.2 适应度函数第28页
  2.3.3 选择算子第28-29页
  2.3.4 交叉算子第29-30页
  2.3.5 变异算子第30-31页
  2.3.6 约束条件的处理第31页
 2.4 遗传算法改进研究第31-33页
  2.4.1 遗传算法的不足第31-32页
  2.4.2 遗传算法改进方法研究第32-33页
 2.5 遗传模拟退火混合算法研究第33-40页
  2.5.1 模拟退火算子第33-34页
  2.5.2 遗传模拟退火算法设计第34-36页
  2.5.3 数值优化实例研究第36-40页
第三章 基于遗传算法的区域水资源优化配置第40-60页
 3.1 水资源优化配置理论第40-46页
  3.1.1 基本概念第40-41页
  3.1.2 配置原则第41-42页
  3.1.3 配置方式第42-43页
  3.1.4 配置形式第43-44页
  3.1.5 优化配置机理第44-46页
 3.2 区域水资源优化配置模型第46-53页
  3.2.1 区域水资源系统第46-48页
  3.2.2 子区划分与水源、用户构成第48页
  3.2.3 模型目标的确定第48-49页
  3.2.4 模型约束条件第49-51页
  3.2.5 总体模型第51-53页
 3.3 遗传算法求解水资源多目标优化配置模型第53-60页
  3.3.1 水资源优化配置模型特点及处理方法第53-55页
  3.3.2 模型求解方法之一——多目标分解协调遗传算法第55-58页
  3.3.3 模型求解方法之二——大系统总体优化遗传算法第58-60页
第四章 需水量预测研究第60-83页
 4.1 概述第60-62页
  4.1.1 预测方法分类第60-61页
  4.1.2 需水预测的影响因素第61-62页
 4.2 预测方法及其应用第62-74页
  4.2.1 神经网络预测第62-69页
  4.2.2 灰色预测方法第69-72页
  4.2.3 指数平滑法第72-73页
  4.2.4 指标分析法第73-74页
 4.3 济源市需水量预测第74-83页
  4.3.1 社会经济指标预测第74-75页
  4.3.2 生活需水量预测第75-76页
  4.3.3 工业需水量预测第76-77页
  4.3.4 农业需水量预测第77页
  4.3.5 环境需水量预测第77页
  4.3.6 总需水量第77-83页
第五章 济源市水资源优化配置第83-104页
 5.1 济源市概况第83-85页
  5.1.1 自然地理概况第83-84页
  5.1.2 社会经济状况第84页
  5.1.3 水资源状况第84-85页
 5.2 济源市水资源优化配置模型的建立第85-91页
  5.2.1 子区划分及水源、用户的构成第85-86页
  5.2.2 目标与约束条件第86-87页
  5.2.3 模型参数(系数)分析与确定第87-90页
  5.2.4 总体模型第90-91页
 5.3 济源市水资源优化配置模型的求解第91-104页
  5.3.1 模型求解方法第91-94页
  5.3.2 模型求解结果及分析第94-104页
结语与展望第104-107页
参考文献第107-113页
致谢第113页

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