| 第一章 绪 论 | 第7-20页 |
| 1.1 问题的提出 | 第7-8页 |
| 1.2 国内外研究状况 | 第8-17页 |
| 1.3 本文进行的研究工作 | 第17-20页 |
| 第二章 多沙河流水库运行中的泥沙淤积统计分析和力学模型计算 | 第20-50页 |
| 2.1 黄河泥沙数学模型概述 | 第20-30页 |
| 2.2 水库来水来沙泥沙历史情况分析 | 第30-37页 |
| 2.3 库区总体及局部冲淤量的计算 | 第37-41页 |
| 2.4 库区淤积量计算结果分析 | 第41-48页 |
| 2.5 小结 | 第48-50页 |
| 第三章 水库泥沙淤积的神经网络快速预测模型研究 | 第50-63页 |
| 3.1 人工神经网络理论模型 | 第50-55页 |
| 3.2 库区泥沙淤积量BP网络计算模型 | 第55-57页 |
| 3.3 潼关高程变化量的BP网络计算模型 | 第57-59页 |
| 3.4 库区泥沙淤积量和潼关高程变化量的神经网络预测 | 第59-62页 |
| 3.5 小结 | 第62-63页 |
| 第四章 单级水库长期(兴利)优化调度的动态规划模型研究 | 第63-76页 |
| 4.1 动态规划理论模型 | 第63-67页 |
| 4.2 水库优化调度的动态规划计算模型 | 第67-70页 |
| 4.3 水库优化调度计算结果分析 | 第70-74页 |
| 4.4 小结 | 第74-76页 |
| 第五章 多级水库长期(兴利)优化调度遗传算法模型研究 | 第76-101页 |
| 5.1 遗传算法理论模型 | 第76-81页 |
| 5.2 水库优化调度的遗传算法计算模型 | 第81-84页 |
| 5.3 双库联合优化调度的遗传算法计算模型 | 第84-99页 |
| 5.4 小结 | 第99-101页 |
| 第六章 基于遗传算法与神经网络的水库多目标优化调度研究 | 第101-106页 |
| 6.1 水沙联调的多目标综合模型 | 第101-102页 |
| 6.2 水沙联合多目标调度计算结果分析 | 第102-104页 |
| 6.3 小结 | 第104-106页 |
| 第七章 水电站短期和实时优化调度模型研究 | 第106-123页 |
| 7.1 水电站短期调度的现行模式 | 第106-109页 |
| 7.2 分时电价条件下的水电站短期优化调度模型 | 第109-115页 |
| 7.3 固定电网负荷条件下的水电站实时优化调度模型 | 第115-122页 |
| 7.4 小结 | 第122-123页 |
| 第八章 多沙河流水库电站的优化调度综合管理系统的实现 | 第123-134页 |
| 8.1 综合调度管理系统概述 | 第123-124页 |
| 8.2 系统数据库构成 | 第124-128页 |
| 8.3 系统功能 | 第128-134页 |
| 第九章 结论与展望 | 第134-136页 |
| 9.1 结论 | 第134-135页 |
| 9.2 展望 | 第135-136页 |
| 参考文献 | 第136-141页 |
| 发表论文及科研情况 | 第141-142页 |
| 致 谢 | 第142页 |
