水库水沙联合优化调度方法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-21页 |
| ·选题背景及研究意义 | 第9-11页 |
| ·问题的提出 | 第10-11页 |
| ·研究目的与意义 | 第11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-19页 |
| ·水库调度的研究现状 | 第11-15页 |
| ·水库泥沙的研究现状 | 第15-17页 |
| ·水库水沙联合调度的研究现状 | 第17-18页 |
| ·水库水沙联合调度主要存在的问题 | 第18-19页 |
| ·本文的主要研究工作 | 第19-21页 |
| 第2章 水库水沙调控理论及方法研究 | 第21-33页 |
| ·水库泥沙冲淤现象及其规律 | 第21-23页 |
| ·水库水沙调度运用方式 | 第23-25页 |
| ·水库水沙联合调度的计算 | 第25-32页 |
| ·目标函数 | 第25-26页 |
| ·求解方法 | 第26-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 水库泥沙冲淤计算的自适应BP神经网络模型 | 第33-41页 |
| ·人工神经网络理论模型 | 第33-38页 |
| ·神经网络算法概述 | 第33-34页 |
| ·自适应BP神经网络计算原理 | 第34-37页 |
| ·BP神经网络在水文水资源中的运用 | 第37-38页 |
| ·库区泥沙淤积量的A-BP神经网络预测 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 加速遗传算法的水库优化调度模型研究 | 第41-51页 |
| ·遗传算法理论模型 | 第41-44页 |
| ·遗传算法概述 | 第41页 |
| ·加速遗传算法计算原理 | 第41-44页 |
| ·水库优化调度的加速遗传算法实现 | 第44-50页 |
| ·目标函数 | 第44页 |
| ·约束条件 | 第44-45页 |
| ·加速遗传算法在水库优化调度中的应用 | 第45-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 水库水沙联合优化调度模型的研究与应用 | 第51-60页 |
| ·水库水沙联合优化调度模型的构建 | 第51-54页 |
| ·水沙联合优化调度模型 | 第51-52页 |
| ·约束条件 | 第52-53页 |
| ·水库水沙联合优化调度的加速遗传算法求解步骤 | 第53-54页 |
| ·三峡水库水沙联合优化调度实例分析 | 第54-59页 |
| ·三峡水库概况 | 第54-55页 |
| ·三峡水库水沙联合优化调度计算 | 第55-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第6章 结论与展望 | 第60-62页 |
| ·结论 | 第60-61页 |
| ·展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-69页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
