确定水质水量模型参数的单纯形—粒子群混合算法研究

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确定水质水量模型参数的单纯形—粒子群混合算法研究

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确定水质水量模型参数的单纯形—粒子群混合算法研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
第一章绪论	第9-15页
1.1 水质水量模型研究进展	第9-11页
1.1.1 地下水渗流模型研究现状	第9-10页
1.1.2 河流水质模型研究现状	第10-11页
1.2 水文参数估计方法	第11-13页
1.2.1 地下水含水层参数估计	第11-12页
1.2.2 河流水质参数估计	第12-13页
1.3 本文研究的主要内容和方法	第13-15页
1.3.1 研究方法	第13-14页
1.3.2 研究内容	第14-15页
第二章智能优化算法	第15-30页
2.1 粒子群优化算法	第15-19页
2.1.1 PSO算法的数学描述	第15-16页
2.1.2 PSO算法参数设置	第16-17页
2.1.3 PSO算法步骤和流程	第17-18页
2.1.4 PSO算法的研究现状及展望	第18-19页
2.2 单纯形算法	第19-24页
2.2.1 SM算法的数学描述	第20-22页
2.2.2 SM算法步骤和流程	第22-23页
2.2.3 SM算法研究现状及展望	第23-24页
2.3 单纯形-粒子群混合算法	第24-28页
2.3.1 SM-PSO算法的提出	第24-25页
2.3.2 SM-PSO算法控制条件	第25-26页
2.3.3 SM-PSO算法运行步骤及流程	第26-27页
2.3.4 SM-PSO优化算法收敛性分析	第27-28页
2.3.5 SM-PSO优化算法展望	第28页
2.4 本章小结	第28-30页
第三章利用SM-PSO算法估计地下水渗流模型参数	第30-40页
3.1 越流含水层概念	第30页
3.2 第一越流系统数学模型及解析解	第30-33页
3.2.1 模型假设	第30页
3.2.2 数学模型及解析解	第30-33页
3.3 利用SM-PSO算法估计越流含水层参数	第33-34页
3.3.1 越流模型优化目标函数的建立	第33-34页
3.3.2 抽水试验数据	第34页
3.3.3 算法参数选取	第34页
3.4 实验结果分析	第34-36页
3.5 SM-PSO算法收敛性分析	第36-38页
3.6 导水系数和储水系数的灵敏度分析	第38页
3.7 本章小结	第38-40页
第四章利用SM-PSO算法估计河流水质模型参数	第40-51页
4.1 河流水质模型的解析解	第40-44页
4.2 利用SM-PSO算法估计二维河流水质参数	第44-45页
4.2.1 二维模型优化目标函数建立	第44-45页
4.2.2 二维河流水团示踪算例	第45页
4.3 实验结果分析	第45-46页
4.4 SM-PSO算法参数优化	第46-49页
4.5 PSO算法与SM-PSO算法比较	第49-50页
4.6 本章小结	第50-51页
结论与展望	第51-53页
参考文献	第53-57页
攻读硕士期间取得的研究成果	第57-58页
致谢	第58页

本篇论文共58页，点击这进入下载页面。

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