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试验遗传算法研究及其在水资源系统问题中的应用

中文摘要第1-9页
ABSTRACT第9-13页
表格清单第13-14页
1 绪论第14-49页
   ·我国的水资源问题第14-22页
     ·我国面临的主要水资源问题第14-20页
     ·水资源系统问题的工作内容第20-22页
   ·水资源系统工程理论方法第22-48页
     ·水资源系统分析方法第23-30页
     ·遗传算法及其在水资源系统工程中的应用第30-44页
     ·试验设计及其在水资源系统工程中的应用第44-48页
   ·本文主要内容第48-49页
2 试验设计方法与遗传算法耦合研究第49-92页
   ·试验设计与遗传算法耦合的理论基础与存在问题第51-56页
     ·试验设计与遗传算法集成的理论基础第51-53页
     ·基于试验设计的数学试验存在的问题第53-56页
   ·基于遗传算法的试验设计第56-76页
     ·基于遗传算法的正交试验设计第56-63页
     ·基于遗传算法的均匀试验设计第63-72页
     ·遗传试验设计的优化性能分析第72-76页
   ·基于试验设计的遗传算法第76-90页
     ·基于免疫算子的免疫遗传算法第76-84页
     ·基于试验设计的试验遗传算法第84-90页
   ·本章小结第90-92页
3 试验遗传算法在水资源系统优化问题中的应用研究第92-110页
   ·水资源系统优化问题概述第92-95页
   ·基于试验遗传算法的渠道横断面优化设计第95-99页
     ·梯形渠道横断面优化设计第95-97页
     ·U 形渠道横断面优化设计第97-99页
   ·基于试验遗传算法的排水沟(管)优化设计第99-103页
     ·控制大田地下水位的排水沟优化设计第99-100页
     ·控制稻田渗漏量的排水暗管优化设计第100-103页
   ·基于试验遗传算法的水电站加劲压力埋管优化设计第103-109页
     ·水电站加劲压力埋管优化设计模型第103-106页
     ·实例-某水电站地下压力管道结构优化设计第106-109页
   ·本章小结第109-110页
4 试验遗传算法在水资源系统预测问题中的应用研究第110-130页
   ·水资源系统预测问题概述第110-113页
   ·基于试验遗传算法的混合人工神经网络建模方法第113-120页
     ·BP 人工神经网络基本原理与方法第113-117页
     ·基于试验遗传算法的混合人工神经网络模型第117-120页
   ·基于混合人工神经网络的组合预测模型及其应用第120-124页
     ·基于混合人工神经网络的组合预测模型原理与方法第120-121页
     ·实例-ANN-CFM 在河流中长期年径流预测中的应用第121-124页
   ·基于混合人工神经网络的模型择优预测方法及其应用第124-129页
     ·基于混合人工神经网络的模型择优预测方法第125-126页
     ·实例-ANN-SFM 在河流中长期年径流预测中的应用第126-129页
   ·本章小结第129-130页
5 试验遗传算法在水资源系统评价问题中的应用研究第130-153页
   ·水资源系统评价问题概述第130-133页
   ·基于试验遗传算法的投影寻踪综合评价模型及其应用第133-140页
     ·基于试验遗传算法的投影寻踪综合评价模型第134-135页
     ·实例-EGA-PP 在水源水质综合评价中的应用第135-140页
   ·基于线性测度函数的属性识别模型及其应用第140-147页
     ·基于线性测度函数的属性识别模型综合评价方法第140-143页
     ·实例-LMF-ARM 在河流水质综合评价的应用第143-147页
   ·基于非线性测度函数的属性识别模型及其应用第147-152页
     ·基于非线性测度函数的属性识别模型综合评价方法第147-149页
     ·实例-NLMF-ARM 在河流水质综合评价中的应用第149-152页
   ·本章小结第152-153页
6 结论与展望第153-158页
   ·结论第153-156页
   ·展望第156-158页
攻读博士学位期间参加的科研课题和发表的学术论文第158-160页
致谢第160-161页
附录 均匀设计的多维变量分布投影(N=9, S=50)第161-164页
索引第164-166页
参考文献第166-180页

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