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第1章 绪论1

1.1 研究背景及意义1

1.2 水资源系统中的智能计算技术研究进展3

1.2.1 智能计算技术在径流预测中的应用3

1.2.2 智能计算技术在需水预测中的应用7

1.2.3 智能计算技术在水资源优化配置中的应用10

1.2.4 水资源脆弱性评价研究进展14

1.2.5 当前研究存在的问题及发展趋势16

1.3 本书主要内容18

第2章 降雨径流系统混沌特性分析方法20

2.1 引言20

2.2 径流序列的混沌特性判别原理及方法20

2.2.1 功率谱分析20

2.2.2 BSD统计量21

2.2.3 Cao方法22

2.2.4 Lyapunov指数23

2.2.5 关联维数24

2.2.6 Kolmogorov熵25

2.3 应用实例26

2.3.1 功率谱定性分析26

2.3.2 BSD非线性检验27

2.3.3 混沌特性的定量识别29

2.4 本章小结32

第3章 基于多变量相空间重构的径流预测神经网络模型34

3.1 引言34

3.2 多变量相空间重构35

3.2.1 多变量相空间重构35

3.2.2 单变量相空间重构参数的选取35

3.3 基于多变量相空间重构的径流预测神经网络模型37

3.3.1 偏最小二乘回归38

3.3.2 PSO优化的神经网络模型39

3.3.3 建模步骤42

3.4 应用实例43

3.4.1 确定相空间饱和嵌入维数m和延滞时间τ44

3.4.2 用PLS提取主成分44

3.4.3 建立网络45

3.4.4 预测45

3.5 本章小结47

第4章 基于混合智能算法的需水量预测集成方法研究48

4.1 引言48

4.2 基于粒子群和遗传的混合智能算法49

4.2.1 算法的基本思想49

4.2.2 约束条件的处理52

4.2.3 算法的实现步骤52

4.3 基于混合智能算法优化支持向量机的需水量预测模型53

4.3.1 支持向量机基本原理54

4.3.2 基于混合智能算法的LS-SVM参数选取56

4.3.3 需水量预测的LS-SVM模型57

4.4 基于混合智能算法的变权系数需水量组合预测模型58

4.4.1 组合预测模型58

4.4.2 需水量预测的变权系数线性组合模型59

4.4.3 需水量预测的变权系数非线性组合模型61

4.5 应用实例62

4.5.1 基于混合智能算法优化支持向量机的需水预测62

4.5.2 基于混合智能算法优化的需水量组合预测65

4.5.3 结果分析68

4.6 本章小结68

第5章 基于多目标粒子群算法的水资源优化配置研究70

5.1 引言70

5.2 多目标演化算法基础71

5.2.1 多目标优化基本概念71

5.2.2 多目标演化算法基本技术74

5.3 基于Pareto最优概念的多目标粒子群算法78

5.3.1 多目标粒子群算法的关键问题79

5.3.2 约束处理81

5.3.3 算法设计82

5.3.4 数值分析83

5.4 多目标粒子群算法在水资源系统优化配置中的应用86

5.4.1 水资源系统多目标优化配置模型的建立87

5.4.2 基于多目标协同进化粒子群算法的非劣解集生成90

5.5 水资源系统多目标非劣解集评价99

5.5.1 基于K-均值聚类的非劣解集代表性个体选取99

5.5.2 基于支持向量机的水资源系统多目标非劣解集评价100

5.5.3 基于信息熵的水资源系统多目标非劣解集评价104

5.5.4 基于伪权重向量的水资源系统多目标非劣解集评价105

5.5.5 实例分析105

5.6 本章小结107

第6章 基于粒子群投影寻踪插值模型的水资源系统脆性分析109

6.1 引言109

6.2 水资源系统脆性分析109

6.2.1 水资源系统脆性结构模型110

6.2.2 水资源系统脆性关联模型111

6.2.3 水资源系统脆性风险模型112

6.3 基于复杂系统脆性理论的水资源系统广义脆弱性112

6.3.1 脆弱性112

6.3.2 水资源系统的广义脆弱性115

6.3.3 水资源系统广义脆弱性的概念模型117

6.3.4 水资源系统广义脆弱性评价模型120

6.4 应用实例124

6.4.1 模型的建立125

6.4.2 结果分析128

6.5 本章小结131

第7章 总结与展望132

7.1 总结132

7.1.1 主要研究结论132

7.1.2 创新点134

7.2 展望135

参考文献136