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引黄灌渠斗口水流量软测量技术研究
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引黄灌渠斗口水流量软测量技术研究
论文目录
 
摘要第1-9 页
Abstract第9-18 页
第一章 绪论第18-28 页
　　· 研究背景与意义第18-19 页
　　· 引黄灌渠斗口水流量测量技术概要第19-20 页
　　　　· 明渠流量测量技术第19 页
　　　　· 引黄灌渠量水现行方法第19-20 页
　　· 国内外研究现状与发展趋势第20-23 页
　　· 本文研究任务及目标第23-24 页
　　· 本文内容与创新点第24-28 页
　　　　· 本文结构与内容第24-26 页
　　　　· 本文主要贡献与创新点第26-28 页
第二章 引黄灌渠水流量自动监测硬件平台第28-44 页
　　· 黄河可交易水权制度与灌溉渠网数字化第28-29 页
　　　　· 全流域统一配水第28 页
　　　　· 黄河可交易水权制度第28-29 页
　　　　· 引黄灌溉渠网数字化第29 页
　　· 引黄灌溉渠网水流量自动测量技术第29-31 页
　　　　· 干渠水流量自动测量技术第29-30 页
　　　　· 支渠水流量自动测量技术第30-31 页
　　　　· 支渠以下水流量自动测量技术第31 页
　　· 引黄灌溉渠网水流量自动监测网络第31-34 页
　　　　· 数字灌区基本框架第31-33 页
　　　　· 基于短消息的灌渠水流量自动监测网络第33-34 页
　　· 灌渠斗口水流量自动测量装置第34-43 页
　　　　· 数据融合中心第35-36 页
　　　　· 短消息数据通信第36-39 页
　　　　· 智能浮子水位计第39-42 页
　　　　· 智能水尺第42-43 页
　　　　· 闸门开度检测机构第43 页
　　· 本章小结第43-44 页
第三章 引黄灌渠斗口水流量软测量技术第44-82 页
　　· 软测量技术概述第44-55 页
　　　　· 软测量技术的起源与发展第44-46 页
　　　　· 软测量技术的工程实现第46-51 页
　　　　· 软测量建模方法分类第51-54 页
　　　　· 软测量技术应用第54-55 页
　　· 引黄灌渠斗口出流水力学分析第55-65 页
　　　　· 水流量软测量研究对象第55-56 页
　　　　· 相关水力学知识第56-61 页
　　　　· 闸门控制自由出流流量计算第61-63 页
　　　　· 有闸控制淹没出流流量计算第63-65 页
　　· 引黄灌渠斗口水流量软测量机理模型第65-68 页
　　　　· 闸门全开自由出流第65 页
　　　　· 闸门全开淹没出流第65-66 页
　　　　· 有闸控制自由出流第66-67 页
　　　　· 有闸控制淹没出流第67 页
　　　　· 有压淹没出流（有压潜流）第67-68 页
　　　　· 水力学机理模型表达第68 页
　　· 辅助变量信号采集与处理第68-73 页
　　　　· 辅助变量选择第69-70 页
　　　　· 辅助变量信号特征分析第70 页
　　　　· 辅助变量信号采集第70-71 页
　　　　· 辅助变量信号处理第71-73 页
　　· 引黄灌渠斗口水流量软测量流程第73-74 页
　　· 软测量模型校正第74-77 页
　　　　· 模型校正的必要性第74 页
　　　　· 模型校正策略第74-75 页
　　　　· 引黄灌渠斗口水流量软测量模型校正第75-77 页
　　· 软测量模型研究条件第77-81 页
　　　　· 引黄灌渠斗口水工建筑物第78 页
　　　　· 水工实验装置第78-80 页
　　　　· 现场试验条件第80 页
　　　　· 实验数据处理第80-81 页
　　· 本章小结第81-82 页
第四章 引黄灌渠斗口水流量软测量专家系统第82-94 页
　　· 专家系统概述第82-83 页
　　· 引黄灌渠斗口水流量软测量专家系统第83-93 页
　　　　· 软测量专家系统结构第83-85 页
　　　　· 基本知识库的建立第85-87 页
　　　　· 产生式分层推理第87-88 页
　　　　· 基本知识库扩充第88-90 页
　　　　· 软测量专家系统检验分析第90-93 页
　　· 本章小结第93-94 页
第五章 基于ANN的引黄灌渠斗口水流量软测量模型第94-132 页
　　· 神经网络概述第94-97 页
　　　　· 神经网络组成与分类第94-95 页
　　　　· 神经网络学习第95-97 页
　　　　· 神经网络融合技术第97 页
　　· 引黄灌渠斗口水流量BP网络软测量模型第97-106 页
　　　　· BP神经网络第98-100 页
　　　　· 标准BP算法的缺陷及改进措施第100-101 页
　　　　· BP网络软测量模型第101-103 页
　　　　· 模型训练与性能检验第103-106 页
　　· 引黄灌渠斗口水流量RBF网络软测量模型第106-116 页
　　　　· RBF神经网络第106-107 页
　　　　· RBF网络软测量模型第107-108 页
　　　　· 基于自适应遗传算法的RBF网络学习第108-115 页
　　　　· 模型训练与性能检验第115-116 页
　　· 引黄灌渠斗口水流量CMAC混合软测量模型第116-127 页
　　　　· CMAC网络第116-119 页
　　　　· 模糊CMAC网络第119-121 页
　　　　· 基于CMAC网络的混合软测量模型第121-123 页
　　　　· 混合软测量模型训练与性能检验第123-127 页
　　· 引黄灌渠斗口水流量软测量混合专家网络第127-130 页
　　　　· 多神经网络集成概述第127-128 页
　　　　· 软测量混合专家网络第128-130 页
　　· 本章小结第130-132 页
第六章 基于SVM的引黄灌渠斗口水流量软测量模型第132-148 页
　　· 支持向量机概述第132-135 页
　　　　· 有师学习模型与经验风险第132-133 页
　　　　· 结构风险与支持向量机第133-135 页
　　· 基于SVR的引黄灌渠斗口水流量软测量模型第135-139 页
　　　　· 问题的提出第135 页
　　　　· 基于SVR的软测量模型第135-139 页
　　· 基于粒子群算法的SVR软测量模型参数优化第139-144 页
　　　　· PSO算法概述第139-141 页
　　　　· PSO参数及其作用第141-143 页
　　　　· 基于PSO算法的参数优化步骤第143 页
　　　　· SVR软测量模型建立过程第143-144 页
　　· SVR软测量模型仿真分析第144-147 页
　　　　· SVR软测量模型损失函数比较第144-145 页
　　　　· SVR软测量模型核函数比较第145-146 页
　　　　· SVR软测量模型的训练样本稀疏特性第146 页
　　　　· SVR软测量模型与神经网络模型比对第146-147 页
　　· 本章小结第147-148 页
第七章 综合流量系数FIS与模糊边界软测量技术第148-171 页
　　· 综合流量系数模糊推理系统第148-159 页
　　　　· 模糊推理系统概述第148-149 页
　　　　· 综合流量系数FIS第149-152 页
　　　　· 综合流量系数ANFIS第152-159 页
　　· 引黄灌渠斗口水流态模糊边界第159-162 页
　　　　· 水流态迁移关系第159-160 页
　　　　· 水流态模糊边界第160-161 页
　　　　· 水流态区域参考模型第161-162 页
　　· 基于信息融合的模糊边界水流量软测量第162-169 页
　　　　· 信息融合概述第162-163 页
　　　　· 基于距离测度的加权平均数据融合算法第163-167 页
　　　　· 模糊边界软测量方案检验第167-169 页
　　· 本章小结第169-171 页
第八章 结论与展望第171-174 页
　　· 结论第171-172 页
　　· 展望第172-174 页
参考文献第174-181 页
作者在攻读博士学位期间撰写及公开发表的论文第181-182 页
作者在攻读博士学位期间参与的项目及研究成果第182-183 页
致谢第183-184 页

本篇论文共184页，点击这进入下载页面。
 
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