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加速遗传算法和自适应人工神经网络模型在地下水系统计算中的应用研究

1 导论第1-16页
   ·选题的目的和意义第8页
   ·遗传算法、神经网络及与人工智能的关系第8-10页
   ·遗传算法研究进展及其在地下水计算中的应用第10-11页
     ·遗传算法研究与应用第10-11页
     ·加速遗传算法的提出第11页
   ·神经网络研究进展及其在地下水计算中的应用第11-13页
     ·神经网络研究与应用第11-12页
     ·自适应 BP 神经网络模型的提出第12-13页
   ·地下水系统计算中人工智能应用研究的方向第13页
   ·本文研究的主要内容第13-16页
2 加速遗传算法(AGA)与自适应神经网络(A-BP)的实现过程第16-26页
   ·加速遗传算法的实现第16-21页
     ·概述第16页
     ·二进制编码的加速遗传算法第16-19页
     ·实数编码的加速遗传算法第19-21页
   ·神经网络算法的实现第21-23页
     ·概述第21页
     ·A-BP 神经网络的运算过程第21-23页
   ·计算机语言 FORTRAN90第23-25页
   ·小结第25-26页
3 水文地质参数推求中的应用第26-81页
   ·概述第26-28页
   ·基于AGA和A-BP神经网络的承压含水层系统参数的确定第28-35页
     ·承压含水层完整井流理论第28-29页
     ·AGA 确定承压含水层系统参数第29页
     ·A-BP 神经网络确定承压含水层系统参数第29-31页
     ·实例验证第31-35页
   ·基于AGA和A-BP神经网络的有越流补给承压含水层系统参数的确定第35-43页
     ·有越流补给承压含水层完整井流理论第35-36页
     ·AGA 确定有越流补给承压含水层系统参数第36-38页
     ·A-BP 神经网络确定有越流补给承压含水层系统参数第38页
     ·实例验证第38-43页
   ·AGA 和 A-BP 神经网络求解 Boulton 模型获取潜水含水层水文地质参数第43-59页
     ·潜水含水层中地下水向完整井运动概述第43-44页
     ·Boulton 潜水含水层完整井流理论第44-45页
     ·基于 Boulton 理论的 AGA 确定潜水含水层系统参数第45-48页
     ·基于Boulton理论的A-BP神经网络确定潜水含水层系统参数第48-49页
     ·实例验证第49-59页
   ·AGA 和 A-BP 神经网络求解 Neuman 模型获取潜水含水层水文地质参数第59-74页
     ·Neuman 潜水含水层完整井流理论第59-61页
     ·基于Neuman理论的AGA确定潜水含水层系统参数第61-65页
     ·基于Neuman 理论的A-BP 算法确定潜水含水层系统参数第65页
     ·实例验证第65-71页
     ·Neuman-AGA 法与Boulton-AGA法对比第71-74页
   ·方法应用第74-79页
     ·抽水试验概况及基本数据第75页
     ·参数求解结果第75-79页
   ·小结第79-81页
4 地下水水位动态变化预测模型中的应用第81-91页
   ·概述第81页
   ·预测因子的选择与分析第81-84页
   ·相似模型预测地下水位第84-85页
     ·AGA 求解相似模型理论第84-85页
     ·预测结果分析第85页
   ·投影寻踪模型预测地下水位第85-87页
     ·AGA 求解投影寻踪模型理论第85-86页
     ·预测结果分析第86-87页
   ·A-BP 神经网络模型预测地下水位第87-89页
     ·A-BP 神经网络模型预测地下水位理论第87-88页
     ·预测结果分析第88-89页
   ·组合模型预测地下水位第89-90页
     ·AGA 求解组合预测模型理论第89页
     ·预测结果分析第89-90页
   ·小结第90-91页
5 地下水水质综合评价模型中的应用第91-106页
   ·概述第91-92页
   ·评价标准及模型建立样本和验证样本的产生第92页
   ·相似评价模型第92-96页
     ·AGA 求解 Shepard 相似评价模型理论第92-93页
     ·应用实例第93-96页
   ·‘S’曲线评价模型第96-98页
     ·AGA 求解‘S’曲线评价模型理论第96-97页
     ·应用实例第97-98页
   ·投影寻踪等级(分类)评价模型第98-101页
     ·AGA 求解投影寻踪等级(分类)评价模型理论第98-99页
     ·应用实例第99-101页
   ·投影寻踪聚类评价模型第101-103页
     ·AGA 求解投影寻踪聚类评价模型理论第101-102页
     ·应用实例第102-103页
   ·A-BP 神经网络评价模型第103-104页
     ·A-BP 神经网络评价模型理论第103页
     ·应用实例第103-104页
   ·小结第104-106页
6 地质统计学及地下水管理模型中的初步应用第106-124页
   ·概述第106页
   ·AGA 在变差函数参数优化中的应用第106-113页
     ·实验变差数据拟合理论变差函数模型理论第106-110页
     ·应用实例第110-113页
   ·AGA 在克立格方法权系数计算中的应用第113-117页
     ·求解普通克立格权系数第113-114页
     ·求解协同克立格权系数第114-117页
   ·A-BP 在空间估值研究中的应用第117-119页
   ·地下水管理模型中的应用第119-123页
     ·概述第119-120页
     ·计算实例第120-123页
   ·小结第123-124页
7 结论与展望第124-129页
   ·全文总结第124-127页
   ·展望第127-129页
致谢第129-130页
参考文献第130-137页
附录第137-147页
作者简介第147页

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