| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-18页 |
| ·国内外天然气管道调度优化概述 | 第7-10页 |
| ·国内外天然气管道发展现状 | 第7-8页 |
| ·天然气管道调度优化的必要性 | 第8-9页 |
| ·天然气管道调度优化的技术战略 | 第9-10页 |
| ·天然气调度优化的研究概述 | 第10-15页 |
| ·天然气管道调度优化问题描述 | 第10-11页 |
| ·国内外优化方法应用及研究概况 | 第11-15页 |
| ·主要研究内容、研究思路及创新点 | 第15-18页 |
| ·主要研究内容 | 第15页 |
| ·研究技术路线 | 第15-16页 |
| ·主要创新点 | 第16-18页 |
| 第2章 天然气管道调度优化模型 | 第18-25页 |
| ·基本假设 | 第18页 |
| ·天然气管道调度优化模型 | 第18-21页 |
| ·目标函数及优化变量 | 第18-20页 |
| ·约束条件 | 第20-21页 |
| ·统计学算法进行二次建模 | 第21-24页 |
| ·建模算法优选 | 第21-23页 |
| ·建模数据的获得 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 调度优化模型的建立与求解 | 第25-52页 |
| ·基于遗传算法优化的小波神经网络(GA-WNN)模型 | 第25-41页 |
| ·小波分析理论 | 第25-27页 |
| ·小波神经网络(WNN)理论 | 第27-36页 |
| ·遗传算法(GA) | 第36-40页 |
| ·遗传算法优化参数的小波神经网络 | 第40-41页 |
| ·神经网络模型结构设计 | 第41-45页 |
| ·神经网络结构 | 第41-43页 |
| ·模型数据样本—输入/输出向量设计 | 第43页 |
| ·调度方案的设计 | 第43-44页 |
| ·利用正交法制定样本集 | 第44-45页 |
| ·利用SPS对样本集进行模拟 | 第45-49页 |
| ·SPS仿真软件的介绍 | 第46-47页 |
| ·利用SPS建立天然气管道运行模型 | 第47-49页 |
| ·模型求解与验证 | 第49-51页 |
| ·天然气调度优化模型求解 | 第49-50页 |
| ·寻优算法优选 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第4章 应用实例 | 第52-73页 |
| ·川气东送管道工程概述 | 第52-53页 |
| ·川气东送管道基本参数 | 第53-58页 |
| ·气源 | 第53-54页 |
| ·各站场概况 | 第54-56页 |
| ·天然气分配 | 第56-57页 |
| ·其他数据 | 第57-58页 |
| ·训练集的建立 | 第58-63页 |
| ·选择进行调度的站场 | 第58-59页 |
| ·方案集的制定与模拟 | 第59-63页 |
| ·模型的建立与求解 | 第63-69页 |
| ·神经网络运行参数调试与设置 | 第63-64页 |
| ·对神经网络进行训练 | 第64-68页 |
| ·对优化模型进行求解 | 第68-69页 |
| ·优化结果分析 | 第69-73页 |
| 第5章 结论 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 附录A 川气东送管道101×10~8m~3年输量的调度优化模型程序 | 第79-103页 |
| A.1 遗传算法优化的小波神经网络代码 | 第79-97页 |
| A.1.1 Main函数 | 第79-83页 |
| A.1.2 C plus plus | 第83-96页 |
| A.1.3 头文件 | 第96-97页 |
| A.2 调度方案的优化模型与求解代码 | 第97-103页 |
| A.2.1 Main函数 | 第97-98页 |
| A.2.2 C plus plus | 第98-101页 |
| A.2.3 头文件 | 第101-103页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 | 第103页 |