混沌粒子群算法在河流水质模型参数识别中的应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·水质模型概述 | 第10-11页 |
| ·水质模型分类 | 第11-12页 |
| ·水质模型参数估计 | 第12-13页 |
| ·本文研究的主要内容和方法 | 第13-15页 |
| 第二章 智能优化算法 | 第15-35页 |
| ·粒子群算法 | 第15-22页 |
| ·粒子群算法简介 | 第15-16页 |
| ·粒子群算法原理 | 第16页 |
| ·粒子群算法控制参数的影响及选择 | 第16-18页 |
| ·粒子群算法流程及特点 | 第18-20页 |
| ·粒子群算法的改进 | 第20-21页 |
| ·粒子群算法的应用 | 第21-22页 |
| ·粒子群算法展望 | 第22页 |
| ·混沌算法 | 第22-31页 |
| ·混沌及混沌现象 | 第22-23页 |
| ·混沌的基本特性 | 第23-24页 |
| ·混沌优化算法及研究进展 | 第24-26页 |
| ·混沌算法流程 | 第26-28页 |
| ·混沌算法特点 | 第28-29页 |
| ·混沌算法控制参数的影响 | 第29-30页 |
| ·混沌算法的问题与展望 | 第30-31页 |
| ·混沌粒子群算法 | 第31-35页 |
| ·粒子群算法的局限性 | 第31页 |
| ·混沌算法的局限性 | 第31-32页 |
| ·混沌粒子群算法的提出及原理 | 第32-33页 |
| ·混沌粒子群算法的流程 | 第33-34页 |
| ·混沌粒子群算法展望 | 第34-35页 |
| 第三章 粒子群算法在河流水质模型参数识别中的应用 | 第35-47页 |
| ·河流水质模型参数最优化估值方法 | 第35-36页 |
| ·一维河流水质模型基本方程的解析解 | 第36-39页 |
| ·粒子群算法确定河流水质模型参数 | 第39-47页 |
| ·数值实验 | 第40-42页 |
| ·实验结果及分析 | 第42-45页 |
| ·数值实验小结 | 第45-47页 |
| 第四章 混沌粒子群算法确定河流水质模型参数 | 第47-54页 |
| ·数值实验 | 第47-51页 |
| ·算法控制参数 | 第51页 |
| ·实验结果及分析 | 第51-52页 |
| ·数值实验小结 | 第52-54页 |
| 结论与展望 | 第54-56页 |
| 结论 | 第54页 |
| 建议及展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
