| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 给水管网优化调度的研究现状 | 第8-12页 |
| 1.2 存在的问题与不足 | 第12-13页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第13-15页 |
| 第二章 支持向量机算法及其实现 | 第15-26页 |
| 2.1 统计学习理论 | 第15-18页 |
| 2.2 支持向量机 | 第18-20页 |
| 2.2.1 广义最优分类面 | 第18-20页 |
| 2.2.2 支持向量机 | 第20页 |
| 2.3 用于函数拟合的SVM | 第20-26页 |
| 2.3.1 线性函数拟合 | 第20-23页 |
| 2.3.2 非线性拟合和核函数 | 第23-24页 |
| 2.3.3 二次规划(QP)求解 | 第24-26页 |
| 第三章 峰值识别SVM的时用水量预测模型 | 第26-35页 |
| 3.1 时用水负荷序列分析 | 第26-27页 |
| 3.2 基于SVM峰值误差原理用水量预测模型 | 第27-30页 |
| 3.2.1 模型建立 | 第27-29页 |
| 3.2.2 算法实现 | 第29-30页 |
| 3.3 实例预测及结果分析 | 第30-35页 |
| 第四章 城市供水系统工况建模 | 第35-48页 |
| 4.1 城市供水系统工况建模概况 | 第35-37页 |
| 4.2 改进SVM的测压点压力宏观模型 | 第37-38页 |
| 4.2.1 给水管网系统的动态特征 | 第37页 |
| 4.2.2 改进SVM模型建立 | 第37-38页 |
| 4.3 算法实现和实例验证 | 第38-44页 |
| 4.4 基于SVM的水源供水量和供水水头间的宏观模型 | 第44-48页 |
| 4.4.1 模型分析 | 第44-45页 |
| 4.4.2 算法实现和实例验证 | 第45-48页 |
| 第五章 给水管网控制决策模型 | 第48-81页 |
| 5.1 概述 | 第48-49页 |
| 5.2 大系统直接优化调度模型的建立 | 第49-55页 |
| 5.2.1 优化调度一般建模 | 第49-51页 |
| 5.2.2 优化调度模型分析与计算 | 第51-55页 |
| 5.3 遗传算法的基本原理 | 第55-59页 |
| 5.3.1 GA的思想与算法概述 | 第55-58页 |
| 5.3.2 遗传优化的一般算法步骤 | 第58-59页 |
| 5.4 GA求解供水系统直接优化调度的实现 | 第59-66页 |
| 5.4.1 编码 | 第60-61页 |
| 5.4.2 约束条件处理和适应度计算 | 第61-64页 |
| 5.4.3 交叉和变异概率 | 第64-66页 |
| 5.4.4 遗传算子 | 第66页 |
| 5.5 仿真计算与结果分析 | 第66-76页 |
| 5.5.1 优化模型的建立 | 第66-67页 |
| 5.5.2 管网工况模型和测压点压力模型的建立 | 第67-69页 |
| 5.5.3 优化决策计算结果 | 第69-76页 |
| 5.6 考虑含调速泵的优化调度方法 | 第76-81页 |
| 5.6.1 模型分析 | 第76-78页 |
| 5.6.2 混合泵站直接优化调度的实现 | 第78-79页 |
| 5.6.3 计算结果与分析 | 第79-81页 |
| 第六章 考虑水池的优化调度方法 | 第81-111页 |
| 6.1 蓄水池的数学模型 | 第81-82页 |
| 6.2 决策控制模型的实现 | 第82-84页 |
| 6.3 分级寻优模型的遗传算法求解 | 第84-104页 |
| 6.3.1 一级优化调度(各泵站最优流量分配或最优水池变化轨迹线) | 第84-86页 |
| 6.3.2 遗传算法求解 | 第86-87页 |
| 6.3.3 算例计算与结果分析 | 第87-93页 |
| 6.3.4 二级寻优模型及遗传算法求解 | 第93-104页 |
| 6.4 直接寻优模型 | 第104-111页 |
| 6.4.1 直接优化调度模型 | 第104-105页 |
| 6.4.2 分层遗传算法的直接优化调度实现 | 第105-107页 |
| 6.4.3 算例计算结果 | 第107-111页 |
| 第七章 结论与展望 | 第111-113页 |
| 参考文献 | 第113-118页 |
| 致谢 | 第118页 |