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不确定环境下水电系统多维优化理论和应用

摘要第1-5页
Abstract第5-10页
1 绪论第10-26页
   ·选题背景和研究意义第10-11页
   ·水文模型优化率定及不确定性分析方法研究综述第11-17页
     ·水文模型优化率定研究进展第11-14页
     ·水文模型不确定性分析研究进展第14-17页
   ·水电站(群)优化调度研究综述第17-23页
     ·水电站水库(群)优化调度常规算法第17-20页
     ·水电站水库(群)优化调度智能算法第20-23页
   ·本文主要研究内容第23-26页
2 水文模型参数多目标优化率定的 SCE-UA算法和遗传算法第26-43页
   ·引言第26-27页
   ·三水源新安江模型及其参数第27-28页
   ·参数率定算法第28-31页
     ·SCE-UA算法第28-29页
     ·遗传算法第29-31页
   ·多目标模糊优选第31-33页
   ·连续降雨径流模拟情况下的参数率定第33-37页
     ·优化率定目标函数第33-34页
     ·应用实例第34-37页
   ·水文事件模拟情况下的参数率定第37-41页
     ·优化目标第37-38页
     ·应用实例第38-41页
   ·结论第41-43页
3 水文模型参数优化率定的并行进化算法第43-62页
   ·引言第43-44页
   ·集群计算技术简介第44-45页
   ·基于并行遗传算法的新安江模型参数率定方法第45-53页
     ·并行遗传算法第45-47页
     ·粗粒度并行遗传算法实现模型第47-53页
   ·新安江模型参数率定的并行 SCE-UA算法第53-57页
   ·应用和结果第57-61页
   ·结论第61-62页
4 新安江模型参数的模糊优选 GLUE不确定性分析方法第62-79页
   ·引言第62-63页
   ·水文模型不确定性分析方法第63-68页
     ·贝叶斯理论第63-64页
     ·BaRE方法第64-65页
     ·马尔可夫链蒙特卡罗方法第65-67页
     ·GLUE方法第67-68页
     ·其他水文模型不确定性分析方法第68页
   ·新安江模型的 GLUE不确定性分析第68-78页
     ·连续模拟情况下的不确定性分析第68-74页
     ·场次洪水模拟情况下的模糊优选不确定性分析第74-78页
   ·结论第78-79页
5 水电站水库调度的模糊随机动态规划方法第79-95页
   ·引言第79-80页
   ·不确定优化第80-82页
   ·随机动态规划法第82-85页
     ·水电站水库调度随机动态规划模型第82-84页
     ·模拟调度计算程序第84-85页
   ·水电站水库模糊随机动态规划(FSDP)第85-91页
     ·库容和入库流量的模糊变量表示第85-86页
     ·模糊概率理论第86-90页
     ·水电站调度的模糊随机动态规划模型第90-91页
     ·模拟调度计算程序第91页
   ·应用实例第91-94页
     ·基本资料第91-92页
     ·模拟调度计算结果第92-94页
   ·结论第94-95页
6 水电站群优化调度的两阶段粒子群算法第95-112页
   ·引言第95-96页
   ·群体智能和粒子群优化算法第96-100页
     ·群体智能简介第96-97页
     ·粒子群优化算法简介第97-100页
   ·水电站群优化调度的两阶段粒子群优化算法第100-102页
     ·水电站群优化调度数学模型第100-101页
     ·两阶段粒子群优化算法的求解过程第101-102页
   ·应用实例第102-111页
     ·基本资料第102-104页
     ·应用结果第104-110页
     ·算法性能分析第110-111页
   ·结论第111-112页
7 总结与展望第112-114页
   ·全文总结第112-113页
   ·展望第113-114页
参考文献第114-121页
创新点摘要第121-122页
作者在攻读博士学位期间参加课题和发表论文情况第122-124页
 Ⅰ 参加课题第122页
 Ⅱ 发表论文第122-124页
致谢第124-125页
大连理工大学学位论文版权使用授权书第125页

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