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水电系统预报.优化及多目标决策方法及应用 版权信息
- ISBN：9787030437051
- 条形码：9787030437051 ; 978-7-03-043705-1
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
水电系统预报.优化及多目标决策方法及应用 本书特色
《水电系统预报优化及多目标决策方法及应用》就水电系统预报、优化、调度及多目标决策等相关问题的关键技术进行了探讨，系统研究和分析了人工智能技术在中长期径流预报中的应用、水文模型参数的优选及不确定性分析及其应用、马斯京根参数优化及其在河道洪水预报中的应用、基于判别分析法的泥石流预报技术及其应用、人工智能优化技术在水电站水库(群)优化调度中的应用和基于多目标可变模糊优选技术的水库正常蓄水位的确定等。 具有系统性、新颖性和实践性特点。 本书可作为高等院校水文与水资源工程及水利水电工程专业的高年级本科生和研究生的教学、科研参考书，也可为相关专业的科研人员及关心水利行业发展的读者使用，同时也可供水利管理部门的科技工作者和工程技术人员参考。
水电系统预报.优化及多目标决策方法及应用 内容简介
本书就水电系统预报、优化、调度及多目标决策等相关问题的关键技术进行了探讨，系统研究和分析了人工智能技术在中长期径流预报中的应用、水文模型参数的优选及不确定性分析及其应用、马斯京根参数优化及其在河道洪水预报中应用、基于判别分析法的泥石流预报技术及其应用、人工智能优化技术水电站水库（群）优化调度中应用和基于多目标可变模糊优选技术的水库正常蓄水位的确定等，具有系统性、新颖性和实践性特点。
水电系统预报.优化及多目标决策方法及应用 目录
前言
第1章 绪论
1.1 引言
1.2 中长期径流预报研究现状
1.3 水文模型参数优选及不确定性研究现状
1.3.1 水文模型参数优选研究现状
1.3.2 水文模型不确定性研究现状
1.3.3 河道洪水演算研究现状
1.4 水电站水库(群)优化调度研究现状
1.4.1 传统的数学规划方法
1.4.2 现代混合智能方法
1.4.3 水库蓄水位多目标决策研究现状
1.5 研究现状分析与结论
1.6 本书主要研究内容
第2章 基于粒子群优化支持向量机的年径流预报
2.1 引言
2.2 粒子群优化算法
2.3 支持向量机
2.4 基于粒子群优化支持向量机参数的预报模型
2.5 实例应用
2.6 小结
第3章 几种人工智能技术在月径流预报中应用与比较
3.1 引言
3.2 研究模型简介
3.2.1 人工神经网络
3.2.2 自适应模糊推理
3.2.3 遗传程序设计
3.2.4 支持向量机的基本原理
3.3 应用实例
3.3.1 研究背景资料
3.3.2 预报输入个数的确定
3.3.3 预报结果评价指标
3.3.4 预报建模
3.4 应用结果及分析
3.5 小结
第4章 新安江模型参数优化及其在河道洪水预报中应用
4.1 引言
4.2 新安江模型结构与参数
4.3 混合启发式优化算法
4.3.1 遗传算法
4.3.2 混沌和logistic映射
4.3.3 模拟退火
4.3.4 混合混沌遗传和模拟退火
4.3.5 cgasa的实现
4.4 应用实例
4.4.1 研究区域
4.4.2 率定准则
4.4.3 应用结果和分析
4.5 小结
第5章 新安江模型参数随机优化及不确定性分析
5.1 引言
5.2 scem-ua算法评估新安江模型参数不确定性
5.2.1 sce-ua算法
5.2.2 scem-ua算法
5.2.3 scem ua算法评估新安江模型参数不确定性
5.3 应用实例
5.3.1 研究区域和数据
5.3.2 应用结果和分析
5.4 小结
第6章 马斯京根模型参数优化及其在河道洪水预报中的应用
6.1 引言
6.2 马斯京根参数优化模型
6.3 差分进化算法简介
6.4 应用实例
6.5 小结
第7章 基于判别分析法的泥石流预报方法研究
7.1 引言
7.2 fisher判别分析预报模型
7.2.1 基本原理
7.2.2 判别函数的建立
7.2.3 判别准则
7.2.4 fisher判别分析预报模型检验
7.3 距离判别分析法预报模型
7.3.1 马氏距离
7.3.2 判别准则的评价
7.4 应用实例
7.4.1 预报参数的选取
7.4.2 fisher判别预报法
7.4.3 山洪泥石流距离判别分析法
7.5 小结
第8章 基于混沌遗传算法的水电站(群)优化调度
8.1 引言
8.2 水电站优化调度的数学模型
8.2.1 单一水电站优化调度的数学模型
8.2.2 梯级水电站优化调度的数学模型
8.3 混沌遗传算法
8.3.1 混沌及其特性
8.3.2 混沌与遗传算法的结合
8.3.3 混沌遗传算法的步骤
8.4 应用实例
8.4.1 复杂函数优化算例
8.4.2 典型径流水电站优化调度算例
8.4.3 长系列历史径流水电站优化算例
8.4.4 梯级水电站优化调度算例
8.5 小结
第9章 基于群居蜘蛛优化算法的水库防洪优化调度
9.1 引言
9.2 水库防洪优化调度模型
9.3 群居蜘蛛优化算法
9.3.1 群居蜘蛛优化算法概述
9.3.2 群居蜘蛛优化算法优化原理
9.4 基于群居蜘蛛优化算法的防洪优化调度模型的求解
9.5 实例应用
9.6 小结
第10章 基于改进指标权重模糊isodata的洪水分类
10.1 引言
10.2 基于改进指标权重的模糊isodata方法
10.3 应用实例
10.3.1 相对隶属度矩阵
10.3.2 指标权重的确定
10.3.3 实例1
10.3.4 实例2
第11章 基于多目标可变模糊优选的水库正常蓄水位确定
11.1 引言
11.2 多目标可变模糊优选方法
11.3 应用实例
11.4 小结
第12章 结语
参考文献
第1章 绪论
1.1 引言
1.2 中长期径流预报研究现状
1.3 水文模型参数优选及不确定性研究现状
1.3.1 水文模型参数优选研究现状
1.3.2 水文模型不确定性研究现状
1.3.3 河道洪水演算研究现状
1.4 水电站水库(群)优化调度研究现状
1.4.1 传统的数学规划方法
1.4.2 现代混合智能方法
1.4.3 水库蓄水位多目标决策研究现状
1.5 研究现状分析与结论
1.6 本书主要研究内容
第2章 基于粒子群优化支持向量机的年径流预报
2.1 引言
2.2 粒子群优化算法
2.3 支持向量机
2.4 基于粒子群优化支持向量机参数的预报模型
2.5 实例应用
2.6 小结
第3章 几种人工智能技术在月径流预报中应用与比较
3.1 引言
3.2 研究模型简介
3.2.1 人工神经网络
3.2.2 自适应模糊推理
3.2.3 遗传程序设计
3.2.4 支持向量机的基本原理
3.3 应用实例
3.3.1 研究背景资料
3.3.2 预报输入个数的确定
3.3.3 预报结果评价指标
3.3.4 预报建模
3.4 应用结果及分析
3.5 小结
第4章 新安江模型参数优化及其在河道洪水预报中应用
4.1 引言
4.2 新安江模型结构与参数
4.3 混合启发式优化算法
4.3.1 遗传算法
4.3.2 混沌和logistic映射
4.3.3 模拟退火
4.3.4 混合混沌遗传和模拟退火
4.3.5 cgasa的实现
4.4 应用实例
4.4.1 研究区域
4.4.2 率定准则
4.4.3 应用结果和分析
4.5 小结
第5章 新安江模型参数随机优化及不确定性分析
5.1 引言
5.2 scem-ua算法评估新安江模型参数不确定性
5.2.1 sce-ua算法
5.2.2 scem-ua算法
5.2.3 scem ua算法评估新安江模型参数不确定性
5.3 应用实例
5.3.1 研究区域和数据
5.3.2 应用结果和分析
5.4 小结
第6章 马斯京根模型参数优化及其在河道洪水预报中的应用
6.1 引言
6.2 马斯京根参数优化模型
6.3 差分进化算法简介
6.4 应用实例
6.5 小结
第7章 基于判别分析法的泥石流预报方法研究
7.1 引言
7.2 fisher判别分析预报模型
7.2.1 基本原理
7.2.2 判别函数的建立
7.2.3 判别准则
7.2.4 fisher判别分析预报模型检验
7.3 距离判别分析法预报模型
7.3.1 马氏距离
7.3.2 判别准则的评价
7.4 应用实例
7.4.1 预报参数的选取
7.4.2 fisher判别预报法
7.4.3 山洪泥石流距离判别分析法
7.5 小结
第8章 基于混沌遗传算法的水电站(群)优化调度
8.1 引言
8.2 水电站优化调度的数学模型
8.2.1 单一水电站优化调度的数学模型
8.2.2 梯级水电站优化调度的数学模型
8.3 混沌遗传算法
8.3.1 混沌及其特性
8.3.2 混沌与遗传算法的结合
8.3.3 混沌遗传算法的步骤
8.4 应用实例
8.4.1 复杂函数优化算例
8.4.2 典型径流水电站优化调度算例
8.4.3 长系列历史径流水电站优化算例
8.4.4 梯级水电站优化调度算例
8.5 小结
第9章 基于群居蜘蛛优化算法的水库防洪优化调度
9.1 引言
9.2 水库防洪优化调度模型
9.3 群居蜘蛛优化算法
9.3.1 群居蜘蛛优化算法概述
9.3.2 群居蜘蛛优化算法优化原理
9.4 基于群居蜘蛛优化算法的防洪优化调度模型的求解
9.5 实例应用
9.6 小结
第10章 基于改进指标权重模糊isodata的洪水分类
10.1 引言
10.2 基于改进指标权重的模糊isodata方法
10.3 应用实例
10.3.1 相对隶属度矩阵
10.3.2 指标权重的确定
10.3.3 实例1
10.3.4 实例2
第11章 基于多目标可变模糊优选的水库正常蓄水位确定
11.1 引言
11.2 多目标可变模糊优选方法
11.3 应用实例
11.4 小结
第12章 结语
参考文献
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