摘要 | 第1-6页 |
Abstract | 第6-13页 |
1 绪论 | 第13-35页 |
·选题背景及研究意义 | 第13-15页 |
·中长期水文预报研究现状 | 第15-21页 |
·物理成因分析方法 | 第15-16页 |
·数理统计方法 | 第16页 |
·智能水文预报方法 | 第16-20页 |
·基于数值天气预报的综合预报方法 | 第20-21页 |
·我国中长期水文预报研究的发展趋势 | 第21-22页 |
·水电站(群)优化调度研究现状 | 第22-29页 |
·传统数学规划方法 | 第23-26页 |
·智能优化方法 | 第26-29页 |
·我国水资源相关决策支持系统的发展现状 | 第29-31页 |
·本文主要研究内容 | 第31-35页 |
2 基于蚁群算法的支持向量机长期水文预报模型 | 第35-60页 |
·引言 | 第35-36页 |
·统计学习理论基础 | 第36-39页 |
·支持向量机算法 | 第39-45页 |
·分类支持向量机 | 第39-43页 |
·回归支持向量机 | 第43-45页 |
·蚁群算法优化算法 | 第45-49页 |
·蚁群算法的生物学描述 | 第45-47页 |
·蚁群算法的数学描述 | 第47-49页 |
·基于蚁群算法的支持向量机参数优化 | 第49-52页 |
·核函数及参数选择 | 第49-50页 |
·蚁群算法参数优选 | 第50-52页 |
·应用实例 | 第52-59页 |
·流域概况与数据准备 | 第52页 |
·预报因子选择 | 第52-54页 |
·参考模型与评价指标 | 第54-56页 |
·预报结果与分析 | 第56-59页 |
·小结 | 第59-60页 |
3 耦合定量降水预报的神经网络中期水文预报模型 | 第60-83页 |
·引言 | 第60-61页 |
·开展中期水文预报的必要性和可行性 | 第61-65页 |
·中期水文预报的重要性 | 第61-62页 |
·数值天气预报技术简介 | 第62-63页 |
·中期水文预报的模型选择 | 第63-65页 |
·人工神经网络算法 | 第65-73页 |
·生物神经元 | 第65-66页 |
·人工神经元 | 第66-67页 |
·BP神经网络 | 第67-72页 |
·改进的BP训练算法 | 第72-73页 |
·耦合定量降水预报的神经网络中期水文预报建模 | 第73-74页 |
·预报因子选择 | 第73-74页 |
·网络结构优化 | 第74页 |
·应用实例 | 第74-82页 |
·流域概况与数据准备 | 第74-75页 |
·参考模型与评价指标 | 第75页 |
·结果分析 | 第75-82页 |
·小结 | 第82-83页 |
4 基于病毒进化遗传算法的水电站优化调度模型 | 第83-101页 |
·引言 | 第83-84页 |
·遗传算法 | 第84-86页 |
·遗传算法的生物学描述 | 第84-85页 |
·遗传算法的数学描述 | 第85-86页 |
·病毒进化遗传算法 | 第86-95页 |
·病毒机制的生物学描述 | 第86-88页 |
·病毒机制的数学抽象 | 第88-89页 |
·病毒进化遗传算法 | 第89-95页 |
·水电站发电优化调度的数学模型 | 第95-96页 |
·应用实例 | 第96-100页 |
·小结 | 第100-101页 |
5 基于混合改进粒子群算法的梯级水电站群优化调度模型 | 第101-120页 |
·引言 | 第101-102页 |
·粒子群优化算法 | 第102-105页 |
·粒子群算法的生物学描述 | 第102页 |
·粒子群算法的数学描述 | 第102-105页 |
·粒子群算法与遗传算法的比较 | 第105页 |
·改进粒子群优化算法 | 第105-108页 |
·自适应惯性权重系数 | 第105-107页 |
·交叉变异策略 | 第107页 |
·粒子精英集合策略 | 第107-108页 |
·梯级水电站群优化调度的数学模型 | 第108-109页 |
·应用实例 | 第109-119页 |
·函数优化测试应用 | 第109-111页 |
·梯级水电站群优化调度应用 | 第111-119页 |
·小结 | 第119-120页 |
6 福建电网中长期水文预报及调度系统设计与实现 | 第120-136页 |
·引言 | 第120页 |
·福建电网水电系统基本概况 | 第120-121页 |
·系统开发范围 | 第120页 |
·福建水电系统特点 | 第120-121页 |
·福建电网中长期水文预报及调度系统设计与实现 | 第121-129页 |
·系统设计开发原则 | 第121-122页 |
·系统体系结构 | 第122-123页 |
·数据库选择和配置 | 第123-124页 |
·系统功能设计 | 第124-125页 |
·数据层设计 | 第125-126页 |
·业务层设计 | 第126-128页 |
·表示层设计 | 第128-129页 |
·系统主要功能界面设计 | 第129-135页 |
·小结 | 第135-136页 |
结论 | 第136-139页 |
参考文献 | 第139-155页 |
创新点摘要 | 第155-156页 |
攻读博士学位期间参加课题项目情况 | 第156-157页 |
Ⅰ 基金课题 | 第156页 |
Ⅱ 工程项目 | 第156-157页 |
攻读博士学位期间发表学术论文情况 | 第157-159页 |
致谢 | 第159-160页 |
作者简介 | 第160-161页 |