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城市供水系统两级优化调度研究

摘要第4-5页
abstract第5-6页
第一章 绪论第10-16页
    1.1 课题研究背景第10-11页
        1.1.1 课题的提出及意义第10页
        1.1.2 管网模型在供水企业优化调度中的运用第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-13页
        1.2.1 供水管网模型研究第11-12页
        1.2.2 供水管网优化运行研究第12-13页
        1.2.3 泵站站内优化调度研究第13页
    1.3 研究内容与技术路线第13-16页
        1.3.1 主要研究内容第13-14页
        1.3.2 章节安排与技术路线第14-16页
第二章 城市用水量预测模型第16-26页
    2.1 常用的水量预测方法第16-19页
        2.1.1 时间序列分析法第16-17页
        2.1.2 回归分析法第17-18页
        2.1.3 智能算法模型第18-19页
    2.2 SVM模型基本原理第19-23页
        2.2.1 基本概念第19-20页
        2.2.2 算法推导第20-22页
        2.2.3 最小二乘支持向量回归模型第22-23页
    2.3 时用水量预测模型的建立第23-25页
        2.3.1 水量变化规律分析第23页
        2.3.2 模型建立与精度测试第23-25页
    2.4 本章小结第25-26页
第三章 人工神经网络与管网宏观模型第26-41页
    3.1 人工神经网络的基本理论第26-31页
        3.1.1 起源与发展第26页
        3.1.2 人工神经元模型的基本原理第26-28页
        3.1.3 网络的建立与运行过程第28-29页
        3.1.4 神经网络的分类第29-30页
        3.1.5 特点和应用前景第30-31页
    3.2 BP神经网络算法实现第31-36页
        3.2.1 BP神经网络的基本概念第31-32页
        3.2.2 BP神经网络的数学原理第32-34页
        3.2.3 BP神经网络的程序实现第34-36页
    3.3 管网宏观模型与优化调度模型第36-40页
        3.3.1 管网宏观模型原理第36-37页
        3.3.2 城市用水量变化规律第37页
        3.3.3 分时段管网宏观模型第37-38页
        3.3.4 优化模型建立与求解第38-40页
    3.4 本章小结第40-41页
第四章 遗传算法与泵站优化调度模型第41-55页
    4.1 遗传算法的基本理论第41-48页
        4.1.1 寻优问题的提出第41-42页
        4.1.2 遗传算法的基本原理第42-45页
        4.1.3 遗传算法的运行过程第45-47页
        4.1.4 遗传算法的特点及应用第47-48页
    4.2 泵站优化调度模型第48-54页
        4.2.1 泵站优化调度原理第48-49页
        4.2.2 水泵运行特性曲线的拟合第49-50页
        4.2.3 水泵并联运行工况分析第50-51页
        4.2.4 调速泵调流范围分析第51-52页
        4.2.5 优化模型的建立与求解第52-54页
    4.3 本章小结第54-55页
第五章 优化调度实例研究第55-69页
    5.1 研究区给水系统概况第55-58页
        5.1.1 沧州市供水系统概况第55-56页
        5.1.2 管网测压点布置情况第56-57页
        5.1.3 时用水量预测效果分析第57-58页
    5.2 一级优化调度模型第58-63页
        5.2.1 管网压力监测点的选取第58-59页
        5.2.2 管网宏观模型的建立第59-61页
        5.2.3 一级优化调度模型求解第61-62页
        5.2.4 一级优化效果分析第62-63页
    5.3 二级优化调度模型第63-67页
        5.3.1 水泵特性曲线的确定第63-65页
        5.3.2 二级优化调度模型求解第65-66页
        5.3.3 二级优化效果分析第66-67页
    5.4 本章小结第67-69页
第六章 结论与展望第69-71页
参考文献第71-75页
攻读学位期间取得的研究成果第75-76页
致谢第76页

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