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 |