水資源復雜系統(tǒng)理論

前言
第1章 緒論
1.1 水資源特性及其系統(tǒng)構(gòu)成
1.1.1 水資源特性
1.1.2 水資源系統(tǒng)組成
1.1.3 影響水資源系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與功能的因素
1.2 水資源系統(tǒng)的復雜性
1. 2.1 水資源系統(tǒng)復雜性特征
1.2.2 水資源系統(tǒng)復雜性研究動態(tài)
1.3 水資源復雜系統(tǒng)理論體系
1. 3.1 水資源復雜系統(tǒng)理論基礎(chǔ)
1.3.2 水資源復雜系統(tǒng)理論研究內(nèi)容
1.3.3 水資源復雜系統(tǒng)的整體技術(shù)路線
1.4 水資源復雜系統(tǒng)理論研究成果
1.4.1 主要成果
1.4.2 創(chuàng)新點
1.5 小結(jié)
第2章 水資源復雜系統(tǒng)理論基礎(chǔ)
2.1 復雜系統(tǒng)
2.1.1 復雜系統(tǒng)的內(nèi)涵
2.1.2 復雜系統(tǒng)特征
2.2 復雜系統(tǒng)研究動態(tài)
2.3 復雜系統(tǒng)基本理論
2.3.1 非線性系統(tǒng)理論
2.3.2 隨機系統(tǒng)理論
2.3.3 復雜適應系統(tǒng)理論
2.3.4 自組織理論
2.3.5 信息熵理論
2.4 復雜系統(tǒng)建模方法
2.4.1 復雜系統(tǒng)建模思想
2.4.2 復雜系統(tǒng)建模體系
2.5 小結(jié)
第3章 灌溉系統(tǒng)分形特征識別方法
3.1 參考作物潛在騰發(fā)量時間分形特征
3.1.1 基本原理
3.1.2 韶山灌區(qū)參考作物潛在騰發(fā)量的時間分布
3.1.3 韶山灌區(qū)參考作物潛在騰發(fā)量時間分形特征
3.2 參考作物潛在騰發(fā)量空間分形特征
3.2.1 基本原理
3.2.2 湖南省參考作物月平均逐日潛在騰發(fā)量空間分布
3.2.3 湖南省參考作物月平均逐日潛在騰發(fā)量空間分形特征
3.3 灌溉渠道系統(tǒng)分形特征
3. 3.1 灌溉渠系空間分形特征分析
3.3.2 灌溉渠系灌水模數(shù)與分形維數(shù)的相關(guān)性
3.3.3 漳河灌區(qū)灌溉渠道系統(tǒng)分形特征研究
3.4 小結(jié)
第4章 水資源系統(tǒng)混沌特性識別方法
4.1 系統(tǒng)混沌特性描述
4.2 復雜系統(tǒng)相空間重構(gòu)技術(shù)
4.2.1 系統(tǒng)相空間重構(gòu)基本思想
4.2.2 時間延遲的確定
4.2.3 嵌入維數(shù)的確定
4.2.4 C-C算法
4.3 系統(tǒng)混沌特性識別方法
4.3.1 功率譜分析法
4.3.2 李雅普諾夫指數(shù)法
4.3.3 飽和關(guān)聯(lián)維數(shù)法
4.4 舉水流域水資源系統(tǒng)混沌特性識別
4.4.1 舉水流域來水過程混沌特性識別
4.4.2 舉水流域用水過程混沌特性識別
4.5 漢江中下游水資源系統(tǒng)混沌特性研究
4.6 小結(jié)
第5章 水資源系統(tǒng)混沌預測模型與方法
5.1 混沌預測基本理論
5.1.1 系統(tǒng)預測
5.1.2 混沌預測原理
5.1.3 混沌預測方法
5.2 基于最大李雅普諾夫指數(shù)的混沌時間序列預測
5.2.1 基于最大李雅普諾夫指數(shù)的混沌預測模型
5.2.2 基于最大李雅普諾夫指數(shù)的混沌預測步驟
5.2.3 預測實例
5.3 基于支持向量機的混沌時間序列預測
5. 3.1 統(tǒng)計學習理論
5.3.2 支持向量機預測原理
5.3.3 基于相空間重構(gòu)的SVM預測方法
5.3.4 預測實例
5.4 基于邏輯斯諦的混沌時間序列預測
5.4.1 邏輯斯諦預測模型原理
5.4.2 邏輯斯諦連續(xù)模型與離散模型
5.4.3 預測實例
5.5 舉水流域經(jīng)濟社會需水量混沌預測研究
5.6 小結(jié)
第6章 水資源系統(tǒng)智能隨機模擬預測模型與方法
6.1 引言
6.2 水文過程隨機模擬模型
6. 2.1 水文隨機模擬的蒙特卡羅方法簡述
6.2.2 偽隨機數(shù)的產(chǎn)生
6.2.3 P-Ⅲ型分布純隨機序列的模擬
6.2.4 丹江口水庫徑流量隨機模擬計算
6.3 小波分析模型
6.3.1 小波函數(shù)定義與時頻局部化特性
6.3.2 小波變換模型
6.3.3 多分辨分析方法
6.3.4 韶山灌區(qū)參考作物潛在騰發(fā)量多時間尺度小波分析
6.4 水資源系統(tǒng)智能小波分析模型
6.4.1 改進的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
6.4.2 基于智能小波分析的丹江口水庫徑流預測
6.4.3 基于智能小波分析的韶山灌區(qū)參考作物潛在騰發(fā)量預測
6.5 小結(jié)
第7章 水資源系統(tǒng)多目標混沌優(yōu)化方法研究
7.1 混沌優(yōu)化方法
7.1.1 系統(tǒng)非線性優(yōu)化
7.1.2 混沌優(yōu)化算法思想
7.1.3 混沌優(yōu)化算法步驟
7.1.4 混沌優(yōu)化算法的收斂性
7.2 混沌遺傳優(yōu)化算法
7.2.1 基本思想
7.2.2 遺傳算法
7.2.3 混沌遺傳優(yōu)化算法的步驟
7.2.4 混沌遺傳優(yōu)化算法算例
7.3 多目標混沌遺傳優(yōu)化算法研究
7.3.1 基本思想
7.3.2 多目標決策技術(shù)
7.3.3 多目標混沌遺傳優(yōu)化算法步驟
7.4 舉水流域水資源多目標混沌優(yōu)化配置模型與方法研究
7. 4.1 水資源優(yōu)化配置數(shù)學模型
7.4.2 配置模型參數(shù)率定
7.4.3 MCGOA算法求解技術(shù)及配置成果
7.5 小結(jié)
第8章 水資源系統(tǒng)自優(yōu)化隨機模擬調(diào)度技術(shù)
8.1 自優(yōu)化模擬決策的基本原理
8.2 基于自優(yōu)化模擬技術(shù)的水庫水資源配置研究
8. 2.1 基本思路
8.2.2 數(shù)學模型
8.2.3 模型求解方法
8.2.4 丹江口水庫及漢江中下游地區(qū)水資源配置研究
8.3 水庫自優(yōu)化隨機模擬調(diào)度模型與方法
8. 3.1 水庫自優(yōu)化隨機模擬調(diào)度數(shù)學模型
8.3.2 自優(yōu)化隨機模擬調(diào)度計算方法與步驟
8.3.3 自優(yōu)化隨機模擬調(diào)度成果與分析
8.4 小結(jié)
第9章 水資源優(yōu)化配置多目標演化算法
9.1 可變外部存儲多目標演化策略（DAES）
9.1.1 DAES算法
9.1.2 編碼方式
9.1.3 演化操作
9.1.4 適應值分配方式
9.1.5 外部存儲集添加規(guī)則
9.1.6 外部存儲集減少規(guī)則
9.1.7 約束控制規(guī)則
9.2 實例測試
9.2.1 可視化比較
9.2.2 性能指標分析
9.3 水資源優(yōu)化配置整體模型的DAES求解
9. 3.1 水資源優(yōu)化配置整體模型
9.3.2 大系統(tǒng)分解協(xié)調(diào)與DAES
9.4 漢江中下游干流供水區(qū)水資源多目標優(yōu)化配置研究
9.4.1 水源與用水部門
9.4.2 水資源可利用量上限及需水量
9.4.3 模型參數(shù)
9.4.4 水資源優(yōu)化配置結(jié)果及其分析
9.5 小結(jié)
……
第10章 水資源系統(tǒng)協(xié)同學評價方法
第11章 水資源復雜系統(tǒng)綜合評價模型與方法
第12章 水資源系統(tǒng)風險分析理論與方法
第13章 水質(zhì)風險管理理論與方法
主要參考文獻