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水资源水环境模型智能优化

水资源水环境模型智能优化
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作者: 著 , 著 , 著
出版社: 科学出版社
2014-10
版次: 1
ISBN: 9787030417367
定价: 98.00
装帧: 平装
开本: 16开
纸张: 胶版纸
页数: 325页
字数: 410千字
正文语种: 简体中文
分类: 工程技术
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  • 　　《水资源水环境模型智能优化》主要介绍20余种智能优化算法和混合智能优化算法的基本思想、算法原理及其算法实现，并在对水资源及水环境指标进行规范变换的基础上，将多种智能优化算法及其相互耦合，用于基于指标规范变换的水资源可持续利用、水资源承载力、水安全系统和水环境评价与预测模型、方法和公式的优化。优化得到的模型、方法和公式简洁、对称、规范、统一、普适、通用。《水资源水环境模型智能优化》内容新颖、论证严谨、深入浅出、清晰易懂、系统性强。书中提出的规范变换的思想和方法对其他相关学科的研究和发展有借鉴和启迪作用。
    　　《水资源水环境模型智能优化》适用于水文学及水资源、环境科学与工程、资源与环境、环境系统分析、环境信息分析、系统工程、计算技术与人工智能等学科、专业，既可作为相关专业高年级本科生和研究生的教材或教学参考书，也可供高校和科研院所的教师、科研工作者和高层次管理人员参考。 前言
    第1章概述
    1.1最优化定义及其意义
    1.2最优化问题数学模型的构成
    1.3最优化问题的分类及求解步骤
    1.4最优化方法的研究进展
    1.5本书的主要内容
    本章小结
    参考文献

    第2章传统的优化方法
    2.1经典最优化方法
    2.2线性规划算法
    2.3直接搜索法
    2.4最优梯度法
    2.5牛顿法与阻尼牛顿法
    本章小结
    参考文献

    第3章现代优化方法之一：智能优化算法
    3.1禁忌搜索算法
    3.2模拟退火算法
    3.3遗传算法
    3.4量子遗传算法
    3.5混沌优化算法
    3.6免疫进化算法
    3.7智能解域搜索算法
    3.8微进化算法
    3.9采用捕鱼策略的搜索算法
    3.10自由搜索算法
    3.11Alopex进化算法
    3.12中心引力优化算法
    3.13智能优化算法的比较
    本章小结
    参考文献

    第4章现代优化方法之二：仿生群智能优化算法
    4.1蚁群算法
    4.2鱼群算法
    4.3粒子群算法
    4.4蜂群算法
    4.5混洗蛙跳算法
    4.6猴王遗传算法
    4.7细菌菌落优化算法
    4.8捕食搜索算法
    4.9野草算法
    4.10食物车——蟑螂群优化算法
    4.11免疫算法
    4.12人工萤火虫优化算法
    4.13群智能优化算法的比较
    本章小结
    参考文献

    第5章混合优化算法之一
    5.1混沌粒子群优化算法
    5.2禁忌搜索的混合粒子群优化算法
    5.3粒子群和鱼群混合优化算法
    5.4量子粒子群优化算法
    5.5量子人工鱼群算法
    5.6蚁群与鱼群的混合优化算法
    5.7基于遗传算法的人工鱼群优化算法
    5.8混合混沌优化算法
    本章小结
    参考文献

    第6章混合优化算法之二
    6.1混合禁忌搜索算法
    6.2混合蜜蜂进化型算法
    6.3混合蛙跳算法
    6.4混合猴王遗传算法
    6.5免疫微分进化算法
    6.6混合捕食搜索算法
    6.7蜜蜂进化遗传与捕鱼策略相结合的优化算法
    本章小结
    参考文献

    第7章水资源可持续利用评价模型的优化
    7.1水资源可持续利用评价指数公式的优化
    7.2基于前向神经网络的水资源可持续利用评价模型的优化
    7.3基于RBF网络的水资源可持续利用评价模型的优化
    7.4基于投影寻踪回归的水资源可持续利用评价模型的优化
    7.5基于回归支持向量机的水资源可持续利用评价模型的优化
    本章小结
    参考文献

    第8章水资源承载力评价模型的优化
    8.1水资源承载力评价指数公式的优化
    8.2基于前向神经网络的水资源承载力评价模型的优化
    8.3基于RBF网络的水资源承载力评价模型的优化
    8.4基于投影寻踪回归的水资源承载力评价模型的优化
    8.5基于回归支持向量机的水资源承载力评价模型的优化
    本章小结
    参考文献

    第9章水安全评价模型的优化
    9.1水安全评价指数公式的优化
    9.2基于前向神经网络的水安全评价模型的优化
    9.3基于RBF网络的水安全评价模型的优化
    9.4基于投影寻踪回归的水安全评价模型的优化
    9.5基于回归支持向量机的水安全评价模型的优化
    本章小结
    参考文献

    第10章水环境质量评价模型的优化
    10.1水环境质量评价指数公式的优化
    10.2基于前向神经网络的水质评价模型的优化
    10.3基于RBF网络的水质评价模型的优化
    10.4基于投影寻踪回归的水质评价模型的优化
    10.5基于回归支持向量机的水质评价模型的优化
    本章小结
    参考文献

    第11章水资源水环境预测模型的优化
    11.1基于禁忌搜索的前向神经网络的径流预测模型
    11.2支持向量机的水流挟沙力预测模型
    11.3需水量预测的LS-SVR模型
    11.4需水量预测的PPR模型和Logistic模型
    11.5地下水位预测模型的优化
    11.6地下水水位预测的RBF网络模型和LS-SVR模型
    11.7基于前向神经网络的降水酸度预测模型
    11.8富营养化预测模型的优化
    本章小结
    参考文献

    第12章水资源及水环境中的关系表达式优化
    12.1暴雨强度公式的优化
    12.2地下水位动态分析公式的参数优化
    12.3水位流量关系的参数优化
    12.4河流水质模型参数的优化
    12.5河流二维水质模型横向扩散系数的优化
    12.6一维流场中污染物浓度分布时间过程线的公式模拟及优化
    12.7径流量与其相关因子之间动态变化关系式的优化
    12.8污水处理厂建设费用函数的参数优化
    本章小结
    参考文献

    第13章总结与展望
    13.1总结
    13.2展望
    后记
  • 内容简介:
    　　《水资源水环境模型智能优化》主要介绍20余种智能优化算法和混合智能优化算法的基本思想、算法原理及其算法实现，并在对水资源及水环境指标进行规范变换的基础上，将多种智能优化算法及其相互耦合，用于基于指标规范变换的水资源可持续利用、水资源承载力、水安全系统和水环境评价与预测模型、方法和公式的优化。优化得到的模型、方法和公式简洁、对称、规范、统一、普适、通用。《水资源水环境模型智能优化》内容新颖、论证严谨、深入浅出、清晰易懂、系统性强。书中提出的规范变换的思想和方法对其他相关学科的研究和发展有借鉴和启迪作用。
    　　《水资源水环境模型智能优化》适用于水文学及水资源、环境科学与工程、资源与环境、环境系统分析、环境信息分析、系统工程、计算技术与人工智能等学科、专业，既可作为相关专业高年级本科生和研究生的教材或教学参考书，也可供高校和科研院所的教师、科研工作者和高层次管理人员参考。
  • 目录:
    前言
    第1章概述
    1.1最优化定义及其意义
    1.2最优化问题数学模型的构成
    1.3最优化问题的分类及求解步骤
    1.4最优化方法的研究进展
    1.5本书的主要内容
    本章小结
    参考文献

    第2章传统的优化方法
    2.1经典最优化方法
    2.2线性规划算法
    2.3直接搜索法
    2.4最优梯度法
    2.5牛顿法与阻尼牛顿法
    本章小结
    参考文献

    第3章现代优化方法之一：智能优化算法
    3.1禁忌搜索算法
    3.2模拟退火算法
    3.3遗传算法
    3.4量子遗传算法
    3.5混沌优化算法
    3.6免疫进化算法
    3.7智能解域搜索算法
    3.8微进化算法
    3.9采用捕鱼策略的搜索算法
    3.10自由搜索算法
    3.11Alopex进化算法
    3.12中心引力优化算法
    3.13智能优化算法的比较
    本章小结
    参考文献

    第4章现代优化方法之二：仿生群智能优化算法
    4.1蚁群算法
    4.2鱼群算法
    4.3粒子群算法
    4.4蜂群算法
    4.5混洗蛙跳算法
    4.6猴王遗传算法
    4.7细菌菌落优化算法
    4.8捕食搜索算法
    4.9野草算法
    4.10食物车——蟑螂群优化算法
    4.11免疫算法
    4.12人工萤火虫优化算法
    4.13群智能优化算法的比较
    本章小结
    参考文献

    第5章混合优化算法之一
    5.1混沌粒子群优化算法
    5.2禁忌搜索的混合粒子群优化算法
    5.3粒子群和鱼群混合优化算法
    5.4量子粒子群优化算法
    5.5量子人工鱼群算法
    5.6蚁群与鱼群的混合优化算法
    5.7基于遗传算法的人工鱼群优化算法
    5.8混合混沌优化算法
    本章小结
    参考文献

    第6章混合优化算法之二
    6.1混合禁忌搜索算法
    6.2混合蜜蜂进化型算法
    6.3混合蛙跳算法
    6.4混合猴王遗传算法
    6.5免疫微分进化算法
    6.6混合捕食搜索算法
    6.7蜜蜂进化遗传与捕鱼策略相结合的优化算法
    本章小结
    参考文献

    第7章水资源可持续利用评价模型的优化
    7.1水资源可持续利用评价指数公式的优化
    7.2基于前向神经网络的水资源可持续利用评价模型的优化
    7.3基于RBF网络的水资源可持续利用评价模型的优化
    7.4基于投影寻踪回归的水资源可持续利用评价模型的优化
    7.5基于回归支持向量机的水资源可持续利用评价模型的优化
    本章小结
    参考文献

    第8章水资源承载力评价模型的优化
    8.1水资源承载力评价指数公式的优化
    8.2基于前向神经网络的水资源承载力评价模型的优化
    8.3基于RBF网络的水资源承载力评价模型的优化
    8.4基于投影寻踪回归的水资源承载力评价模型的优化
    8.5基于回归支持向量机的水资源承载力评价模型的优化
    本章小结
    参考文献

    第9章水安全评价模型的优化
    9.1水安全评价指数公式的优化
    9.2基于前向神经网络的水安全评价模型的优化
    9.3基于RBF网络的水安全评价模型的优化
    9.4基于投影寻踪回归的水安全评价模型的优化
    9.5基于回归支持向量机的水安全评价模型的优化
    本章小结
    参考文献

    第10章水环境质量评价模型的优化
    10.1水环境质量评价指数公式的优化
    10.2基于前向神经网络的水质评价模型的优化
    10.3基于RBF网络的水质评价模型的优化
    10.4基于投影寻踪回归的水质评价模型的优化
    10.5基于回归支持向量机的水质评价模型的优化
    本章小结
    参考文献

    第11章水资源水环境预测模型的优化
    11.1基于禁忌搜索的前向神经网络的径流预测模型
    11.2支持向量机的水流挟沙力预测模型
    11.3需水量预测的LS-SVR模型
    11.4需水量预测的PPR模型和Logistic模型
    11.5地下水位预测模型的优化
    11.6地下水水位预测的RBF网络模型和LS-SVR模型
    11.7基于前向神经网络的降水酸度预测模型
    11.8富营养化预测模型的优化
    本章小结
    参考文献

    第12章水资源及水环境中的关系表达式优化
    12.1暴雨强度公式的优化
    12.2地下水位动态分析公式的参数优化
    12.3水位流量关系的参数优化
    12.4河流水质模型参数的优化
    12.5河流二维水质模型横向扩散系数的优化
    12.6一维流场中污染物浓度分布时间过程线的公式模拟及优化
    12.7径流量与其相关因子之间动态变化关系式的优化
    12.8污水处理厂建设费用函数的参数优化
    本章小结
    参考文献

    第13章总结与展望
    13.1总结
    13.2展望
    后记
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