城市供水管网系统的预测建模研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 引言 | 第10页 |
| 1.2 供水管网系统建模研究现状 | 第10-16页 |
| 1.2.1 微观模型研究 | 第10-13页 |
| 1.2.2 宏观建模研究 | 第13-15页 |
| 1.2.3 文献分析 | 第15-16页 |
| 1.3 本课题研究的背景意义 | 第16-17页 |
| 1.4 论文总体框架及主要内容 | 第17-19页 |
| 第2章 供水管网系统描述 | 第19-24页 |
| 2.1 供水管网系统及简化 | 第19-20页 |
| 2.2 供水管网系统的模型 | 第20-21页 |
| 2.3 滨江供水管网实例 | 第21-23页 |
| 2.3.1 滨江供水管网概况 | 第21页 |
| 2.3.2 供水管网系统运行及存在的问题 | 第21-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 基于混沌理论和小波分析的供水管网压力预测 | 第24-35页 |
| 3.1 混沌及其应用 | 第24-25页 |
| 3.1.1 混沌的概念及混沌应用 | 第24页 |
| 3.1.2 混沌用于压力时间序列分析 | 第24-25页 |
| 3.2 混沌识别基本理论 | 第25-28页 |
| 3.2.1 相空间重构理论 | 第25-27页 |
| 3.2.2 Lyapunov 指数 | 第27-28页 |
| 3.3 基于混沌的预测模型 | 第28-29页 |
| 3.4 小波降噪 | 第29-30页 |
| 3.5 供水管网压力时间序列混沌分析和预测 | 第30-34页 |
| 3.5.1 小波降噪 | 第30-31页 |
| 3.5.2 混沌识别 | 第31-32页 |
| 3.5.3 压力预测 | 第32-34页 |
| 3.6 本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 基于 ARX 的供水管网在线预测模型 | 第35-44页 |
| 4.1 ARX 模型简介 | 第35-36页 |
| 4.1.1 ARX 模型 | 第35-36页 |
| 4.1.2 最小二乘辨识 | 第36页 |
| 4.2 供水管网 AXR 模型 | 第36-39页 |
| 4.2.1 模型描述 | 第36-37页 |
| 4.2.2 模型定阶 | 第37页 |
| 4.2.3 模型参数估计 | 第37-39页 |
| 4.3 模型实际应用 | 第39-43页 |
| 4.3.1 模型的建立 | 第40页 |
| 4.3.2 模型的验证 | 第40-43页 |
| 4.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第5章 基于 NARX 的供水管网预测模型 | 第44-58页 |
| 5.1 NARX 神经网络 | 第44页 |
| 5.2 供水管网 NARX 网络模型 | 第44-50页 |
| 5.2.1 建模分析 | 第45-46页 |
| 5.2.2 NARX 模型辨识 | 第46-50页 |
| 5.3 NARX 模型应用 | 第50-53页 |
| 5.3.1 模型的建立 | 第50页 |
| 5.3.2 模型的验证 | 第50-53页 |
| 5.4 NARX 模型改进及应用 | 第53-57页 |
| 5.4.1 模型改进 | 第53-55页 |
| 5.4.2 模型应用 | 第55-57页 |
| 5.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 第6章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 6.1 总结 | 第58页 |
| 6.2 展望 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 附录 | 第65页 |
