| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第13-21页 |
| 1.1 引言 | 第13-14页 |
| 1.2 供水管网水质监测传感器布局优化研究现状 | 第14-17页 |
| 1.2.1 常规供水管网水质监测传感器网络布局优化研究 | 第14-16页 |
| 1.2.2 基于突发污染物注入预防的供水管网水质监测传感器网络布局优化研究 | 第16-17页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第17-21页 |
| 第2章 供水管网水质监测传感器网络布局优化问题模型综述 | 第21-32页 |
| 2.1 概述 | 第21页 |
| 2.2 常规供水管网水质监测传感器网络布局优化模型 | 第21-26页 |
| 2.2.1 覆盖水量模型 | 第21-23页 |
| 2.2.2 部分覆盖模型 | 第23-24页 |
| 2.2.3 节点水龄模型 | 第24-26页 |
| 2.3 基于突发污染物注入预防的供水管网水质监测传感器网络布局优化模型 | 第26-29页 |
| 2.3.1 服务水平概述 | 第26-27页 |
| 2.3.2 q体积服务水平模型 | 第27-28页 |
| 2.3.3 其他服务水平模型 | 第28-29页 |
| 2.4 基于EPANET的管网水动力、水质仿真 | 第29-31页 |
| 2.4.1 EPANET软件基本介绍 | 第30-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 基于覆盖人口模型的供水管网水质监测传感器网络布局优化研究 | 第32-41页 |
| 3.1 概述 | 第32-33页 |
| 3.2 覆盖人口模型 | 第33-40页 |
| 3.2.1 模型定义 | 第33-34页 |
| 3.2.2 模型计算流程 | 第34-36页 |
| 3.2.3 算例与结果讨论 | 第36-40页 |
| 3.3 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 基于污染事件检测时间最短模型的供水管网水质监测传感器网络布局优化研究 | 第41-53页 |
| 4.1 概述 | 第41-42页 |
| 4.2 污染事件检测时间最短模型 | 第42-52页 |
| 4.2.1 模型定义 | 第42-43页 |
| 4.2.2 基于多线程机制的并行粒子群算法 | 第43-47页 |
| 4.2.3 模型计算流程 | 第47-48页 |
| 4.2.4 算例与结果讨论 | 第48-52页 |
| 4.3 本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 基于不确定性理论的供水管网水质监测传感器网络布局方案评估方法 | 第53-63页 |
| 5.1 概述 | 第53-54页 |
| 5.2 供水管网水质监测传感器网络布局方案评估 | 第54-59页 |
| 5.2.1 评估方法构成 | 第54-56页 |
| 5.2.2 蒙特卡洛方法 | 第56-58页 |
| 5.2.3 评估指标确定准则 | 第58页 |
| 5.2.4 方案评估流程 | 第58-59页 |
| 5.3 算例与结果讨论 | 第59-62页 |
| 5.3.1 评估指标概率函数确定 | 第60-61页 |
| 5.3.2 结果讨论 | 第61-62页 |
| 5.4 本章小结 | 第62-63页 |
| 第6章 预警优先的多目标供水管网水质监测传感器网络布局优化研究 | 第63-79页 |
| 6.1 概述 | 第63-64页 |
| 6.2 多目标优化模型 | 第64-70页 |
| 6.2.1 模型定义 | 第64-65页 |
| 6.2.2 模型归一化 | 第65-66页 |
| 6.2.3 模型权重设定 | 第66-69页 |
| 6.2.4 模型计算流程 | 第69-70页 |
| 6.3 算例 | 第70-78页 |
| 6.3.1 权重设定 | 第71-75页 |
| 6.3.2 结果分析 | 第75-78页 |
| 6.4 本章小结 | 第78-79页 |
| 第7章 总结与展望 | 第79-81页 |
| 7.1 论文工作总结 | 第79-80页 |
| 7.2 工作展望 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-84页 |
| 攻读硕士学位期间的主要研究成果 | 第84-85页 |
| 作者简历 | 第85页 |
