| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 致谢 | 第9-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-22页 |
| ·洪水资源化与水库洪水资源化调度 | 第14-17页 |
| ·洪水与洪水资源化 | 第14-15页 |
| ·水库洪水资源化调度 | 第15-16页 |
| ·研究目的及意义 | 第16-17页 |
| ·水库洪水调度方案优选方法研究进展 | 第17-20页 |
| ·方案优选常规方法研究进展 | 第17-18页 |
| ·方案优选智能方法研究进展 | 第18-20页 |
| ·本文的研究内容 | 第20-22页 |
| 第二章 基于最大熵原理的水库洪水调度方案优选模型 | 第22-38页 |
| ·引言 | 第22-23页 |
| ·基本概念与理论 | 第23-27页 |
| ·信息熵 | 第23-24页 |
| ·投影寻踪方法 | 第24页 |
| ·模糊优选决策理论 | 第24-25页 |
| ·遗传算法 | 第25-27页 |
| ·基于最大熵原理的投影寻踪优选决策模型及其应用 | 第27-32页 |
| ·模型的实现过程 | 第27-29页 |
| ·应用实例 | 第29-32页 |
| ·基于最大熵原理的模糊优选决策模型及其应用 | 第32-37页 |
| ·模型的实现过程 | 第32-34页 |
| ·应用实例 | 第34-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第三章 基于联系数的水库洪水调度方案神经网络优选模型 | 第38-49页 |
| ·引言 | 第38页 |
| ·基本概念与理论 | 第38-41页 |
| ·集对分析 | 第38-39页 |
| ·模糊层次分析法 | 第39-40页 |
| ·人工神经网络 | 第40-41页 |
| ·CN-ANN 模型的建立 | 第41-44页 |
| ·应用实例 | 第44-47页 |
| ·本章小结 | 第47-49页 |
| 第四章 基于模糊风险分析的水库洪水调度汛限水位优选模型 | 第49-64页 |
| ·引言 | 第49-50页 |
| ·基本概念与理论 | 第50-53页 |
| ·三角模糊数 | 第50页 |
| ·水库洪水调度风险分析理论 | 第50-52页 |
| ·随机模拟技术 | 第52-53页 |
| ·模型建立 | 第53-54页 |
| ·应用实例 | 第54-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第五章 总结与展望 | 第64-67页 |
| ·总结 | 第64-65页 |
| ·展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-76页 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文 | 第76-77页 |