| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-12页 |
| 1 绪论 | 第12-25页 |
| ·研究目的和意义 | 第12-14页 |
| ·国内外研究进展 | 第14-20页 |
| ·地表水与地下水联合运行研究进展 | 第14-15页 |
| ·降雨预测 | 第15-18页 |
| ·作物需水量预测 | 第18-19页 |
| ·灌区农业水资源实时优化配置 | 第19-20页 |
| ·存在问题及发展趋势 | 第20-22页 |
| ·存在的主要问题 | 第20-21页 |
| ·发展趋势 | 第21-22页 |
| ·研究的主要内容 | 第22-23页 |
| ·研究的技术路线 | 第23页 |
| ·本文的创新成果 | 第23-25页 |
| 2 河南省濮阳渠村灌区基本情况 | 第25-35页 |
| ·渠村灌区概况 | 第25-26页 |
| ·土壤、植被 | 第26页 |
| ·作物种植结构 | 第26-28页 |
| ·水文地质、工程地质 | 第28-29页 |
| ·水文地质 | 第28页 |
| ·工程地质 | 第28-29页 |
| ·水文气象 | 第29-30页 |
| ·水资源现状 | 第30-33页 |
| ·当地水资源 | 第30-32页 |
| ·客水资源 | 第32-33页 |
| ·社会经济情况 | 第33页 |
| ·灌区存在的问题 | 第33-35页 |
| 3 基于现代优化方法的典型年灌溉制度优化设计 | 第35-58页 |
| ·引言 | 第35页 |
| ·作物灌溉制度 | 第35-41页 |
| ·作物充分与非充分灌溉制度 | 第36页 |
| ·作物水分生产函数 | 第36-40页 |
| ·典型年优化灌溉制度 | 第40-41页 |
| ·作物灌溉制度优化设计 | 第41-52页 |
| ·作物最优灌溉制度的数学模型 | 第41-46页 |
| ·混沌优化算法 | 第46-48页 |
| ·超平面实码遗传算法 | 第48-52页 |
| ·灌区水资源优化配置 | 第52-54页 |
| ·基于超平面实码遗传算法的大系统分解协调模型 | 第52页 |
| ·基于大系统分解协调模型的灌区水资源优化配置 | 第52-54页 |
| ·渠村灌区典型年灌溉制度优化设计 | 第54-57页 |
| ·结论 | 第57-58页 |
| 4 基于多目标决策的多水源典型年联合调度模型 | 第58-70页 |
| ·引言 | 第58页 |
| ·多水源多目标联合调度原理 | 第58-60页 |
| ·多水源多目标典型年联合调度模型 | 第60-63页 |
| ·地下水动态模拟模型 | 第60-61页 |
| ·多水源联合调度的多目标模型 | 第61-63页 |
| ·交互的多目标决策分析过程 | 第63-68页 |
| ·多目标问题求解方法综述 | 第63-64页 |
| ·求解多目标模型的切比雪夫方法 | 第64页 |
| ·切比雪夫方法对模型的处理 | 第64-66页 |
| ·交互的切比雪夫过程 | 第66-68页 |
| ·渠村灌区典型年地表水地下水联合调度实例 | 第68-69页 |
| ·结论 | 第69-70页 |
| 5 基于云推理的中长期灌溉制度制定 | 第70-87页 |
| ·引言 | 第70页 |
| ·未来年灌溉制度制定方法 | 第70-71页 |
| ·云模型 | 第71-73页 |
| ·云和云滴 | 第72页 |
| ·云的数字特征 | 第72-73页 |
| ·正态云发生器 | 第73-75页 |
| ·正向云发生器 | 第73-74页 |
| ·逆向云发生器 | 第74-75页 |
| ·正态云的数学性质 | 第75-78页 |
| ·云滴分布的统计分析 | 第75-76页 |
| ·云滴确定度的统计分析 | 第76-78页 |
| ·云推理 | 第78-81页 |
| ·用云构造定性规则 | 第78页 |
| ·前件云发生器和后件云发生器 | 第78-79页 |
| ·规则发生器 | 第79-80页 |
| ·规则的合并 | 第80-81页 |
| ·基于降水过程的年型判别 | 第81-82页 |
| ·基于云推理的渠村灌区中长期灌溉制度制定 | 第82-86页 |
| ·结论 | 第86-87页 |
| 6 基于信息扩散近似推理的中长期灌溉制度制定 | 第87-103页 |
| ·引言 | 第87-88页 |
| ·信息分配 | 第88-92页 |
| ·信息分配定义 | 第88页 |
| ·一维线性信息分配 | 第88-89页 |
| ·信息分配方法估计概率分布 | 第89-92页 |
| ·信息扩散 | 第92-97页 |
| ·信息扩散定义 | 第92-93页 |
| ·信息扩散原理 | 第93-94页 |
| ·正态信息扩散 | 第94-95页 |
| ·信息扩散近似推理 | 第95-97页 |
| ·基于信息扩散近似推理的渠村灌区中长期灌溉制度制定 | 第97-102页 |
| ·结论 | 第102-103页 |
| 7 基于现代预测技术的灌区实时调度模型 | 第103-117页 |
| ·引言 | 第103-104页 |
| ·实时调度与中长期调度的耦合模型 | 第104-105页 |
| ·实时灌溉预报 | 第105-106页 |
| ·实时灌溉预报原理 | 第105页 |
| ·实时预报的基本步骤和方法 | 第105-106页 |
| ·基于混沌遗传程序设计的参考作物腾发量预测模型 | 第106-111页 |
| ·混沌遗传程序设计 | 第106-108页 |
| ·参考作物腾发量预测模型及数字试验分析 | 第108-111页 |
| ·基于推理的灌区实时调度模型 | 第111-112页 |
| ·基于云模型的中长期降水预测模型 | 第111-112页 |
| ·短期水量调度模型 | 第112页 |
| ·实时调度模型在渠村灌区中的应用 | 第112-115页 |
| ·结论 | 第115-117页 |
| 8 结论与展望 | 第117-119页 |
| ·结论 | 第117-118页 |
| ·展望 | 第118-119页 |
| 致谢 | 第119-120页 |
| 参考文献 | 第120-126页 |
| 附录 | 第126-127页 |