基于遗传模拟退火算法与神经网络组合模型的需水预测方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| ·研究的目的及意义 | 第8页 |
| ·国内外研究概况 | 第8-10页 |
| ·主要研究内容 | 第10-11页 |
| ·研究的技术路线 | 第11-12页 |
| 2 陕西省水资源可利用量分析及潜力估算 | 第12-19页 |
| ·水资源可利用量的涵义 | 第12页 |
| ·水资源量分析 | 第12-15页 |
| ·降水资源 | 第12页 |
| ·地表水资源 | 第12-13页 |
| ·地下水资源 | 第13-14页 |
| ·水资源总量 | 第14-15页 |
| ·影响水资源利用的因素分析 | 第15-16页 |
| ·生态环境因素 | 第15-16页 |
| ·水文气象因素 | 第16页 |
| ·河流生态环境需水量 | 第16页 |
| ·水资源可利用量估算 | 第16-19页 |
| ·分区水资源可利用量 | 第16-17页 |
| ·水资源利用潜力估算 | 第17-19页 |
| 3 水资源需求预测模型与方法分析 | 第19-26页 |
| ·趋势分析法 | 第19-21页 |
| ·指数趋势模型 | 第20页 |
| ·对数趋势模型 | 第20页 |
| ·多项式趋势模型 | 第20-21页 |
| ·LOGISTIC(逻辑期谛)模型 | 第21页 |
| ·时间序列法 | 第21-23页 |
| ·趋势移动平均法预测 | 第21页 |
| ·指数平滑法预测 | 第21-23页 |
| ·灰色预测模型 | 第23-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 4 遗传模拟退火——神经网络需水预测模型建立 | 第26-36页 |
| ·遗传模拟退火算法 | 第26-31页 |
| ·遗传算法 | 第26-29页 |
| ·模拟退火算法 | 第29-31页 |
| ·遗传模拟退火算法 | 第31页 |
| ·BP神经网络 | 第31-35页 |
| ·BP神经网络的结构 | 第32页 |
| ·BP神经网络的计算过程 | 第32-35页 |
| ·BP神经网络的优化 | 第35-36页 |
| 5 需水预测计算及结果分析 | 第36-47页 |
| ·资料的收集与选取 | 第36-39页 |
| ·训练网络的结构 | 第39页 |
| ·需水量预测过程的参数选取 | 第39-40页 |
| ·预测软件简介 | 第40-41页 |
| ·网络的训练过程 | 第41-44页 |
| ·预测结果及分析 | 第44-47页 |
| 6 结论及展望 | 第47-50页 |
| ·结论 | 第47-48页 |
| ·展望 | 第48-50页 |
| 致谢 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-54页 |
