遗传算法与BP模型的改进及其在水资源工程中的应用
| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 1 引言 | 第9-16页 |
| ·立题依据 | 第9页 |
| ·研究目的及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究趋势与动态 | 第10-14页 |
| ·遗传算法的研究动态 | 第10-12页 |
| ·神经网络的研究动态 | 第12-14页 |
| ·两者耦合在水资源工程中的应用 | 第14页 |
| ·主要研究内容、方法与技术路线 | 第14-16页 |
| ·遗传算法的研究 | 第14页 |
| ·神经网络的研究 | 第14页 |
| ·基于实码加速遗传算法的BP网络的研究 | 第14-15页 |
| ·技术路线 | 第15-16页 |
| 2 遗传算法的原理及其改进 | 第16-51页 |
| ·遗传算法简介 | 第17-23页 |
| ·遗传算法可行的改进措施 | 第23-26页 |
| ·控制参数的设置 | 第23-24页 |
| ·编码方式的改进 | 第24页 |
| ·选择算子的改进 | 第24-25页 |
| ·杂交算子的改进 | 第25页 |
| ·算法终止条件的改进 | 第25页 |
| ·改进父代替换方式 | 第25-26页 |
| ·改进的基于实数编码的加速遗传算法 | 第26-51页 |
| ·算法的计算原理 | 第26-29页 |
| ·算法的测试 | 第29-30页 |
| ·RAGA在水资源工程中的应用 | 第30-51页 |
| 3 人工神经网络模型原理 | 第51-68页 |
| ·人工神经网络的系统设计 | 第52-55页 |
| ·人工神经网络的基本知识 | 第52-55页 |
| ·人工神经网络的拓扑结构 | 第55页 |
| ·BP学习算法 | 第55-68页 |
| ·BP算法网络误差的确定和权值的调整 | 第56-57页 |
| ·BP算法的反向传播流程 | 第57-58页 |
| ·BP算法的限制与不足 | 第58页 |
| ·BP算法的改进 | 第58-61页 |
| ·SABP算法的应用 | 第61-67页 |
| ·RAGASABP模型的建模步骤简介 | 第67-68页 |
| 4 RAGSABP在水资源工程中的应用 | 第68-82页 |
| ·在洪水对水稻易损性分析中的应用 | 第68-72页 |
| ·在作物-水模型中应用 | 第72-74页 |
| ·在作物需水量方面的应用 | 第74-76页 |
| ·在地下水位动变化预测中的应用 | 第76-78页 |
| ·在水质评价中的应用 | 第78-82页 |
| 5 结论 | 第82-83页 |
| 参考文献 | 第83-87页 |
| 附录 | 第87-94页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第94-95页 |
| 致谢 | 第95页 |
