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复杂环境模型参数识别的软计算技术及其应用研究

第1章 引言第1-15页
   ·研究背景第11-13页
     ·环境模型的发展第11页
     ·参数识别的困惑第11-13页
   ·研究目标和内容第13页
   ·论文的结构第13-15页
第2章 研究综述第15-30页
   ·参数识别研究第15-20页
     ·反演问题描述第15-16页
     ·参数识别方法第16-20页
   ·启发式搜索法第20-24页
     ·遗传算法第20-22页
     ·模拟退火算法和单纯形算法第22页
     ·混合算法第22-24页
     ·启发式搜索算法分析第24页
   ·参数不确定性分析第24-28页
     ·传统的一阶估算法第25-26页
     ·贝叶斯法第26页
     ·MCMC 法第26-28页
   ·小结第28-30页
     ·软计算技术第28页
     ·启发式搜索法第28-29页
     ·参数不确定性分析第29-30页
第3章 研究思路及目标模型第30-50页
   ·研究思路第30-34页
     ·复杂环境模型第30-31页
     ·参数识别技术路线第31-34页
   ·WASP 模型第34-40页
     ·模型简介第35-38页
     ·模型概化第38-39页
     ·数据序列合成第39-40页
   ·参数灵敏度分析第40-42页
   ·参数相关性分析第42-48页
     ·相关性分析方法第42-44页
     ·相关性分析结果第44-48页
   ·小结第48-50页
第4章 参数全局搜索算法第50-77页
   ·遗传算法第50-61页
     ·算法流程第50-52页
     ·算法设计及控制参数第52-55页
     ·正交试验设计第55-58页
     ·正交试验结果第58-61页
   ·混合算法第61-73页
     ·模拟退火单纯形法第61-68页
     ·遗传单纯形法第68-73页
   ·不同搜索算法对比第73-75页
   ·小结第75-77页
第5章 参数识别影响因素分析第77-91页
   ·参数灵敏度第78-79页
   ·参数相关性第79-80页
   ·数据精度第80-86页
   ·数据序列长度第86-89页
   ·小结第89-91页
第6章 参数不确定性分析第91-111页
   ·MCMC 法第91-95页
     ·采样算法第91-93页
     ·算法参数选择第93-94页
     ·收敛判断准则第94-95页
   ·参数后验分布及不确定性分析第95-110页
     ·数值试验及结果第95-96页
     ·MCMC 法结果分析第96-110页
   ·小结第110-111页
第7章 案例研究-密云水库水质模型参数识别第111-139页
   ·密云水库概述第111-113页
   ·模型准备第113-118页
     ·模型简介第113-114页
     ·时空概化第114-118页
     ·数据准备第118页
   ·水动力学模拟第118-119页
   ·水质模型参数识别第119-138页
     ·参数识别过程第119-120页
     ·参数全局搜索第120-122页
     ·参数后验分布及不确定性分析第122-131页
     ·模型验证第131-138页
   ·小结第138-139页
第8章 结论与建议第139-144页
   ·结论第139-142页
   ·建议第142-144页
参考文献第144-157页
致谢与声明第157-158页
附录A WASP/EUTRO 模型基本方程第158-163页
 1 藻类生长动力学方程第158-159页
 2 氮循环第159-160页
 3 磷循环第160-161页
 4 溶解氧平衡第161-163页
附录B 合成观测数据序列第163-166页
附录C 案例研究基本数据第166-168页
附录D 数值试验6-2 和6-4 的参数后验分布图第168-172页
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果第172-173页

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