基于粒子群算法的城镇供水系统优化调度研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 引言 | 第9-16页 |
| ·研究课题的背景与意义 | 第9-10页 |
| ·供水管网优化调度的研究内容 | 第10页 |
| ·供水管网优化调度的研究应用现状和存在的主要问题 | 第10-14页 |
| ·供水管网优化调度的研究现状 | 第10-13页 |
| ·存在的问题与不足 | 第13-14页 |
| ·本研究课题的研究内容、技术路线 | 第14-16页 |
| ·论文研究内容 | 第14-15页 |
| ·论文研究的技术路线和研究方法 | 第15-16页 |
| 2 粒子群优化算法 | 第16-20页 |
| ·粒子群算法基本原理 | 第16-17页 |
| ·PSO算法求解最优化问题的算法流程 | 第17-18页 |
| ·适应度函数的确定 | 第18页 |
| ·参数分析与设置 | 第18-19页 |
| ·参数分析 | 第18-19页 |
| ·参数设置 | 第19页 |
| ·粒子群优化算法的特点 | 第19-20页 |
| 3 用水量动态模拟及预测 | 第20-32页 |
| ·概述 | 第20页 |
| ·短期用水量预测 | 第20-23页 |
| ·短期用水量预测的基本原则和步骤 | 第20-21页 |
| ·短期用水量预测的影响因素及用水量变化规律分析 | 第21-22页 |
| ·短期用水量预测的研究现状 | 第22-23页 |
| ·基于粒子群优化算法的广义回归神经网络 | 第23-28页 |
| ·广义回归神经网络的结构 | 第23-24页 |
| ·广义回归神经网络的基本学习算法 | 第24页 |
| ·广义回归神经网络的创建与训练 | 第24-25页 |
| ·粒子群优化算法的MATLAB仿真 | 第25-27页 |
| ·基于粒子群算法的广义回归神经网络模型的实现 | 第27-28页 |
| ·实例预测及结果分析 | 第28-31页 |
| ·预测模型的建立 | 第28-30页 |
| ·用水量的预测 | 第30-31页 |
| ·结果分析 | 第31页 |
| ·小结 | 第31-32页 |
| 4 供水管网微观模型的建立 | 第32-41页 |
| ·概述 | 第32页 |
| ·供水管网水力平差计算 | 第32-35页 |
| ·节点水压法 | 第33-34页 |
| ·非管道特性的系统组件的处理 | 第34-35页 |
| ·供水管网微观模型校验 | 第35-37页 |
| ·基于粒子群算法的管道摩阻系数的反分析 | 第36-37页 |
| ·管网摩阻系数反演实例 | 第37-40页 |
| ·基于PSO的管道海曾-威廉系数反分析计算 | 第37-39页 |
| ·基于PSO的海曾-威廉系数反演结果的稳定性分析 | 第39-40页 |
| ·小结 | 第40-41页 |
| 5 基于粒子群算法的供水系统优化调度模型 | 第41-49页 |
| ·概述 | 第41页 |
| ·优化调度模型建模步骤 | 第41-42页 |
| ·两级优化调度模型 | 第42-44页 |
| ·各水源最佳供水量及供水压力的确定(一级优化) | 第42-43页 |
| ·泵站内优化调度(二级优化) | 第43-44页 |
| ·优化调度模型中控制参数的确定 | 第44-46页 |
| ·时段的划分 | 第45页 |
| ·水泵特性参数的确定 | 第45-46页 |
| ·各个时段的用水量 | 第46页 |
| ·经济效益指标 | 第46页 |
| ·两级优化调度模型的优化及实现 | 第46-49页 |
| ·一级优化调度模型的优化及实现 | 第46-47页 |
| ·二级优化调度模型的优化及实现 | 第47-49页 |
| 6 供水系统优化调度计算实例 | 第49-59页 |
| ·供水系统优化调度模型 | 第50-53页 |
| ·一级优化调度模型 | 第51-52页 |
| ·二级优化调度模型 | 第52-53页 |
| ·优化调度模型求解 | 第53-58页 |
| ·一级优化调度模型求解及分析 | 第53-55页 |
| ·二级优化调度模型求解及分析 | 第55-58页 |
| ·小结 | 第58-59页 |
| 7 结论与展望 | 第59-61页 |
| ·结论 | 第59页 |
| ·展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-66页 |
| 在读期间发表的学术论文 | 第66-67页 |
| 作者简介 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 附件 | 第69-75页 |
