| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 1 绪论 | 第12-22页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 研究现状及存在的问题 | 第13-19页 |
| 1.2.1 排水管网模型研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.2 排水管网模型参数识别研究现状 | 第15-16页 |
| 1.2.3 排水管网模型参数优化校核研究现状 | 第16-17页 |
| 1.2.4 研究现状分析 | 第17-19页 |
| 1.3 研究内容与技术路线 | 第19-22页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第19-21页 |
| 1.3.2 技术路线 | 第21-22页 |
| 2 SWMM模型的计算原理与架构 | 第22-31页 |
| 2.1 引言 | 第22页 |
| 2.2 SWMM模型简介 | 第22-24页 |
| 2.2.1 SWMM模型概况 | 第22-23页 |
| 2.2.2 SWMM模型模块及其功能 | 第23-24页 |
| 2.3 SWMM模型模拟计算原理 | 第24-30页 |
| 2.3.1 地表产流模型 | 第24-26页 |
| 2.3.2 下渗计算模型 | 第26页 |
| 2.3.3 地表汇流模型 | 第26-27页 |
| 2.3.4 管网汇流演算模型 | 第27-30页 |
| 2.4 SWMM模型的不足 | 第30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 3 SWMM排水管网模型灵敏参数识别 | 第31-65页 |
| 3.1 引言 | 第31页 |
| 3.2 SWMM排水管网模型的不确定性 | 第31-34页 |
| 3.2.1 模型结构的不确定性 | 第32页 |
| 3.2.2 模型参数的不确定性 | 第32-33页 |
| 3.2.3 降雨输入的不确定性 | 第33页 |
| 3.2.4 监测数据的不确定性 | 第33-34页 |
| 3.2.5 本文研究假定 | 第34页 |
| 3.3 SWMM排水管网模型参数灵敏度分析方法 | 第34-37页 |
| 3.3.1 水文模型参数灵敏度分析概述 | 第34-36页 |
| 3.3.2 基于方差分解的Sobol灵敏度分析方法 | 第36-37页 |
| 3.4 SWMM模型案例概化 | 第37-49页 |
| 3.4.1 案例研究区域概况 | 第37-38页 |
| 3.4.2 案例研究区排水管网SWMM模型构建 | 第38-42页 |
| 3.4.3 案例研究区SWMM模型水文水力参数取值范围确定 | 第42-48页 |
| 3.4.4 案例研究区SWMM模型概况统计 | 第48-49页 |
| 3.5 SWMM模型案例参数灵敏度分析 | 第49-64页 |
| 3.5.1 蒙特卡洛法求解Sobol灵敏度指数的具体实现 | 第49-51页 |
| 3.5.2 灵敏度分析使用的场次降雨 | 第51页 |
| 3.5.3 基于Sobol方法的模型参数灵敏度分析 | 第51-58页 |
| 3.5.4 修正的Morris筛选法验证所得结果 | 第58-62页 |
| 3.5.5 研究确定的优化参数集 | 第62-63页 |
| 3.5.6 Morris筛选法与Sobol方法的比较 | 第63-64页 |
| 3.6 本章小结 | 第64-65页 |
| 4 基于灵敏参数识别的SWMM排水管网模型参数多目标优化率定 | 第65-104页 |
| 4.1 引言 | 第65页 |
| 4.2 SWMM API函数接口 | 第65-69页 |
| 4.3 RSA区域灵敏度算法缩小参数取值范围 | 第69-74页 |
| 4.3.1 RSA区域灵敏度算法 | 第69-71页 |
| 4.3.2 RSA算法案例应用 | 第71-74页 |
| 4.4 参数多目标率定优化算法研究 | 第74-88页 |
| 4.4.1 NSGA-2算法基本原理 | 第75-80页 |
| 4.4.2 NSGA-3算法 | 第80-88页 |
| 4.5 SWMM模型参数多目标优化数学模型构建 | 第88-93页 |
| 4.5.1 多目标优化函数的构建 | 第88-89页 |
| 4.5.2 模型决策变量及约束条件 | 第89-90页 |
| 4.5.3 SWMM参数多目标优化模型求解 | 第90-92页 |
| 4.5.4 优化所得结果验证及其评价标准 | 第92-93页 |
| 4.6 参数多目标优化案例分析 | 第93-103页 |
| 4.6.1 案例模型参数多目标优化 | 第93-97页 |
| 4.6.2 参数多目标优化效果验证 | 第97-100页 |
| 4.6.3 标准遗传算法单目标优化结果对比 | 第100-103页 |
| 4.7 本章小结 | 第103-104页 |
| 5 结论与展望 | 第104-106页 |
| 5.1 结论 | 第104-105页 |
| 5.2 展望 | 第105-106页 |
| 参考文献 | 第106-111页 |
| 作者简历 | 第111页 |
