| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-12页 |
| 1 绪论 | 第12-30页 |
| ·选题背景和研究意义 | 第12-13页 |
| ·水电站(群)预报及调度研究综述 | 第13-23页 |
| ·中长期水文预报的研究现状 | 第13-17页 |
| ·水电站(群)优化调度研究现状 | 第17-23页 |
| ·智能算法概述 | 第23-26页 |
| ·水资源决策支持系统开发现状 | 第26-27页 |
| ·本文主要研究内容 | 第27-30页 |
| 2 基于减法聚类的ANFIS在径流中长期预报中的应用研究 | 第30-54页 |
| ·引言 | 第30-31页 |
| ·自适应神经网络 | 第31-34页 |
| ·自适应神经网络的结构 | 第31-32页 |
| ·自适应神经网络的算法 | 第32-34页 |
| ·模糊推理系统 | 第34-39页 |
| ·模糊化 | 第35页 |
| ·规则库 | 第35-36页 |
| ·推理机 | 第36-38页 |
| ·去模糊化 | 第38-39页 |
| ·自适应模糊推理系统 | 第39-42页 |
| ·ANFIS模型 | 第40-41页 |
| ·混合学习算法 | 第41-42页 |
| ·减法聚类及其在ANFIS结构辨识中的应用 | 第42-44页 |
| ·减法聚类算法 | 第43页 |
| ·由减法聚类构造模糊推理模型 | 第43-44页 |
| ·实际应用 | 第44-52页 |
| ·研究背景资料 | 第44-46页 |
| ·预报建模及输入个数确定 | 第46-47页 |
| ·预报结果评价指标 | 第47-48页 |
| ·综合比较分析 | 第48-52页 |
| ·小结 | 第52-54页 |
| 3 基于SCE-UA参数辨识SVM的径流中长期预报研究 | 第54-73页 |
| ·引言 | 第54-55页 |
| ·统计学习理论概述 | 第55-57页 |
| ·支持向量机 | 第57-64页 |
| ·分类支持向量机(SVC) | 第57-60页 |
| ·回归支持向量机(SVR) | 第60-63页 |
| ·支持向量机训练算法 | 第63-64页 |
| ·SCE-UA算法 | 第64-66页 |
| ·参数辨识 | 第66-67页 |
| ·实际应用 | 第67-72页 |
| ·研究背景资料 | 第67-68页 |
| ·漫湾月径流序列的自相关性分析 | 第68-69页 |
| ·综合比较分析 | 第69-72页 |
| ·小结 | 第72-73页 |
| 4 水电站优化调度的Pareto强度值SCE-UA算法 | 第73-93页 |
| ·引言 | 第73-74页 |
| ·水电站优化问题数学模型 | 第74页 |
| ·SCE-UA算法 | 第74-81页 |
| ·遗传算法求解约束优化问题的传统方法 | 第81-82页 |
| ·Pareto强度值SCE-UA算法 | 第82-87页 |
| ·约束优化问题的转化为无约束多目标问题求解 | 第82-83页 |
| ·基于Pareto强度值的个体排序 | 第83-84页 |
| ·Pareto强度值SCE-UA算法 | 第84-87页 |
| ·应用实例 | 第87-92页 |
| ·桓仁水电站概况及优化调度的基本资料 | 第87-89页 |
| ·实例约束处理 | 第89-90页 |
| ·计算结果 | 第90-92页 |
| ·小结 | 第92-93页 |
| 5 基于改进蚁群算法的梯级水库群优化调度 | 第93-109页 |
| ·引言 | 第93-94页 |
| ·梯级水库群优化调度的数学模型 | 第94-95页 |
| ·基本的蚁群算法 | 第95-99页 |
| ·蚁群算法原理 | 第95-96页 |
| ·蚁群算法分析 | 第96-99页 |
| ·基本信息素更新策略 | 第99页 |
| ·改进蚁群算法 | 第99-100页 |
| ·改进蚁群算法求解水库优化调度过程 | 第100-102页 |
| ·蚁群算法求解多阶段问题 | 第100-102页 |
| ·改进蚁群算法求解水库优化调度 | 第102页 |
| ·应用实例 | 第102-107页 |
| ·梯级水电站背景资料 | 第102-104页 |
| ·改进蚁群算法与基本蚁群算法比较 | 第104-105页 |
| ·改进蚁群算法与逐步优化方法计算结果 | 第105-107页 |
| ·小结 | 第107-109页 |
| 6 基于Web的水电站(群)中长期预报及调度系统 | 第109-130页 |
| ·引言 | 第109-110页 |
| ·基于Web的分布式系统的体系结构 | 第110-113页 |
| ·系统网络体系结构的确定 | 第110页 |
| ·J2EE的多层分布式体系结构 | 第110-112页 |
| ·数据库产品选择 | 第112-113页 |
| ·基于Web的水电站(群)中长期预报及调度系统实现 | 第113-125页 |
| ·系统开发的技术原则 | 第113页 |
| ·系统开发的关键技术 | 第113-115页 |
| ·系统总体设计 | 第115页 |
| ·表示层功能模块 | 第115-117页 |
| ·系统业务逻辑层设计 | 第117-121页 |
| ·数据层设计 | 第121-125页 |
| ·主要界面设计 | 第125-129页 |
| ·小结 | 第129-130页 |
| 7 总结与展望 | 第130-133页 |
| ·全文总结 | 第130-131页 |
| ·展望 | 第131-133页 |
| 参考文献 | 第133-141页 |
| 创新点摘要 | 第141-142页 |
| 攻读博士学位期间参加课题和发表论文情况 | 第142-144页 |
| Ⅰ 参加课题 | 第142页 |
| Ⅱ 发表论文 | 第142-144页 |
| 致谢 | 第144-145页 |
| 大连理工大学学位论文版权使用授权书 | 第145页 |
