灌區(qū)水資源系統(tǒng)工程

1 緒論
1．1 灌區(qū)水資源問題
1．1．1 洪澇災害頻繁
1．1．2 水資源短缺加劇
1．1．3 環(huán)境問題日益突出
1．2 水資源系統(tǒng)工程理論與方法
1．2．1 系統(tǒng)工程簡述
1．2．2 水資源系統(tǒng)工程
1．2．3 現(xiàn)代水資源系統(tǒng)分析方法
1．3 試驗設計方法及其在灌區(qū)水資源系統(tǒng)中的應用
1．3．1 試驗設計方法簡述
1．3．2 試驗設計方法在水資源系統(tǒng)工程中的應用
1．4 智能計算方法及其在灌區(qū)水資源系統(tǒng)中的應用
1．4．1 遺傳算法及其在灌區(qū)水資源系統(tǒng)中的應用
1．4．2 人工神經網絡方法及其在灌區(qū)水資源系統(tǒng)中的應用
1．4．3 集對分析方法及其在灌區(qū)水資源系統(tǒng)中的應用
1．4．4 云模型及其在灌區(qū)水資源系統(tǒng)中的應用
1．4．5 其他智能計算方法及其在灌區(qū)水資源系統(tǒng)中的應用
1．5 本書的目的與內容
2 改進遺傳算法及其在灌區(qū)設計建模中的應用
2．1 遺傳算法概述
2．1．1 標準遺傳算法
2．1．2 遺傳算法研究進展
2．2 加速遺傳算法
2．2．1 加速遺傳算法AGA計算原理
2．2．2 加速遺傳算法AGA控制參數(shù)的設置
2．2．3 加速遺傳算法AGA理論分析
2．2．4 加速遺傳算法AGA的性能分析
2．3 遺傳算法在大豆受旱脅迫下蒸發(fā)、蒸騰量估算中的應用
2．3．1 大豆受旱試驗設計與試驗方法
2．3．2 受旱脅迫下大豆蒸發(fā)、蒸騰量試驗結果與分析
2．3．3 受旱脅迫下大豆蒸發(fā)、蒸騰量試驗結論
2．4 加速遺傳算法在灌區(qū)作物灌水率圖修正中的應用
2．4．1 作物灌水率圖修正基本原理
2．4．2 作物灌水率圖修正模型構建
2．4．3 作物灌水率圖修正實例
2．5 免疫遺傳算法及其在灌區(qū)渠道斷面設計中的應用
2．5．1 免疫遺傳算法研究
2．5．2 免疫遺傳算法在渠道設計中的應用
2．6 實碼免疫遺傳算法及其在灌區(qū)排水溝管設計中的應用
2．6．1 基于實數(shù)編碼的免疫遺傳算法
2．6．2 實碼免疫遺傳算法性能驗證
2．6．3 基于實碼的免疫遺傳算法在排水暗管設計中的應用
2．7 本章小結
3 試驗遺傳算法及其在灌區(qū)工程優(yōu)化中的應用
3．1 試驗設計與遺傳算法耦合理論分析
3．1．1 試驗設計與遺傳算法互補性分析
3．1．2 基于試驗設計的數(shù)學試驗存在的問題
3．1．3 試驗設計與遺傳算法耦合研究進展
3．2 基于遺傳算法的試驗設計
3．2．1 基于遺傳算法的正交試驗設計
3．2．2 基于遺傳算法的均勻試驗設計
3．2．3 遺傳試驗設計的性能分析
3．3 基于試驗設計的遺傳算法
3．3．1 試驗遺傳算法方法步驟
3．3．2 試驗遺傳算法數(shù)值試驗
3．3．3 試驗遺傳算法特性
3．4 試驗遺傳算法在灌區(qū)工程優(yōu)化設計中的應用
3．4．1 試驗遺傳算法在斜角u形渠道斷面優(yōu)化設計中的應用
3．4．2 試驗遺傳算法在控制大田地下水位的排水溝優(yōu)化設計中的應用
3．5 試驗遺傳算法在圩區(qū)排水工程優(yōu)化規(guī)劃中的應用
3．5．1 平原圩區(qū)除澇排水系統(tǒng)最優(yōu)規(guī)劃模型
3．5．2 平原圩區(qū)除澇排水系統(tǒng)規(guī)劃模型求解
3．5．3 應用實例——某濱海圩區(qū)除澇排水最優(yōu)規(guī)劃
3．6 試驗遺傳算法在灌區(qū)水電站管道優(yōu)化設計中的應用
3．6．1 水電站加勁壓力埋管優(yōu)化設計模型
3．6．2 應用實例——某水電站加勁壓力埋管優(yōu)化設計
3．7 本章小結
4 智能計算在灌區(qū)水資源系統(tǒng)預測中的應用
4．1 水資源系統(tǒng)預測概述
4．2 基于試驗遺傳算法的混合人工神經網絡建模方法
4．2．1 BP人工神經網絡基本原理與方法
4．2．2 基于試驗遺傳算法的混合人工神經網絡模型
4．3 基于混合人工神經網絡的組合預測模型及其應用
4．3．1 基于混合人工神經網絡的組合預測模型原理與方法
4．3．2 應用實例——ANN．CFM在河流中長期年徑流預測中的應用
4．4 基于混合人工神經網絡的模型擇優(yōu)預測方法及其應用
4．4．1 基于混合人工神經網絡的模型擇優(yōu)預測方法
4．4．2 應用實例——ANN—SFM在河流中長期年徑流預測中的應用
4．5 基于近鄰估計的年徑流預測動態(tài)聯(lián)系數(shù)回歸模型
4．5．1 NNE．DCNR．的建立
4．5．2 應用實例
4．5．3 結論
4．6 本章小結
5 智能計算在灌區(qū)水資源系統(tǒng)評價中的應用
5．1 水資源系統(tǒng)評價概述
5．2 基于試驗遺傳算法的投影尋蹤綜合評價模型及應用
5．2．1 基于試驗遺傳算法的投影尋蹤綜合評價模型
5．2．2 應用實例——IGA．PP在水源水質綜合評價中的應用
5．3 非線性測度函數(shù)的屬性識別模型及應用
5．3．1 基于非線性測度函數(shù)的屬性識別模型綜合評價方法
5．3．2 應用實例——NLMF．ARM在河流水質綜合評價中的應用
5．4 云模型在灌區(qū)農業(yè)干旱災害分析評價中的應用
5．4．1 正態(tài)云模型理論
5．4．2 基于正態(tài)云模型的安徽省淮河流域農業(yè)旱災風險評估模型
5．4．3 安徽省淮河流域農業(yè)旱災風險評估
5．4．4 安徽省淮河流域農業(yè)旱災風險評估結論
5．5 基于經驗模態(tài)分解和集對分析的糧食單產波動影響分析
5．5．1 研究區(qū)概況與糧食單產影響因子的選取
5．5．2 糧食單產及其影響因子的EMD波動分解分析
5．5．3 糧食單產的波動影響分析
5．5．4 干旱對糧食單產波動影響分析
5．5．5 干旱對糧食單產波動影響結論
5．6 本章小結
6 基于系統(tǒng)仿真的小型灌區(qū)塘壩工程水資源系統(tǒng)分析
6．1 系統(tǒng)仿真與灌區(qū)塘壩工程概述
6．2 基于SCS模型的江淮丘陵區(qū)塘壩復蓄次數(shù)計算
6．2．1 研究區(qū)概況
6．2．2 基于SCS模型的降雨徑流模擬
6．2．3 作物灌溉需水量計算
6．2．4 塘壩灌溉系統(tǒng)水量平衡分析
6．2．5 塘壩灌溉系統(tǒng)復蓄次數(shù)計算
6．2．6 塘壩灌溉系統(tǒng)復蓄次數(shù)計算結論
6．3 塘壩灌溉系統(tǒng)對農業(yè)非點源污染負荷的截留作用分析
6．3．1 基于SCS模型的農業(yè)非點源污染負荷估算
6．3．2 塘壩灌溉系統(tǒng)對農業(yè)非點源污染負荷的截留作用分析
6．3．3 塘壩灌溉系統(tǒng)對農業(yè)非點源污染負荷的截留作用結論
6．4 本章小結
7 基于系統(tǒng)動力學的中型灌區(qū)水資源系統(tǒng)模擬與優(yōu)化運行
7．1 系統(tǒng)動力學概述
7．1．1 系統(tǒng)動力學特點及建模步驟
7．1．2 系統(tǒng)動力學建模軟件簡介
7．2 水庫群灌區(qū)水資源系統(tǒng)研究進展
7．2．1 國外研究進展
7．2．2 國內研究進展
7．3 基于系統(tǒng)動力學的庫塘田水資源系統(tǒng)仿真與優(yōu)化運行——以蔡塘水庫為例
7．3．1 蔡塘水庫灌區(qū)水資源系統(tǒng)組成
7．3．2 基于系統(tǒng)動力學的灌區(qū)庫塘田水資源系統(tǒng)模擬模型構建
7．3．3 水庫灌區(qū)庫塘田聯(lián)合水資源系統(tǒng)模型模擬結果
7．3．4 灌區(qū)庫塘田水資源聯(lián)合系統(tǒng)優(yōu)化調控
7．3．5 灌區(qū)庫塘田水資源聯(lián)合系統(tǒng)優(yōu)化調控結果
7．4 本章小結
8 基于規(guī)則的大型灌區(qū)水資源系統(tǒng)模擬與優(yōu)化配置
8．1 灌區(qū)水資源系統(tǒng)配置概述
8．2 基于規(guī)則的大型灌區(qū)蓄引提水資源系統(tǒng)模擬——以淠河灌區(qū)為例
8．2．1 淠河灌區(qū)水資源系統(tǒng)組成
8．2．2 淠河灌區(qū)水資源系統(tǒng)主要元素及其概化
8．2．3 淠河灌區(qū)水資源系統(tǒng)基本模擬規(guī)則
8．3 大型灌區(qū)水資源系統(tǒng)城鄉(xiāng)供水優(yōu)化配置
8．3．1 淠河灌區(qū)向城市引水設計流量計算
8．3．2 淠河灌區(qū)水資源系統(tǒng)城鄉(xiāng)供水優(yōu)化配置
8．3．3 淠河灌區(qū)水資源系統(tǒng)城鄉(xiāng)供水優(yōu)化配置結果與討論
8．4 變化氣候條件下灌區(qū)小水電群優(yōu)化調控
8．4．1 灌區(qū)小水電群系統(tǒng)模擬模型概化
8．4．2 灌區(qū)小水電群系統(tǒng)組成及優(yōu)化運行模型構建
8．4．3 灌區(qū)小水電群系統(tǒng)模擬運行優(yōu)化方法
8．4．4 變化氣候條件下小水電群運行效果預測及其優(yōu)化
8．4．5 灌區(qū)小水電群系統(tǒng)優(yōu)化控制結果與討論
8．5 本章小結
參考文獻