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基于智能算法的水文地質參數優化計算

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基于智能算法的水文地質參數優化計算
論文目錄
 
摘要第1-6頁
Abstract第6-10頁
第1章 緒論第10-18頁
  1.1 研究問題的提出及意義第10頁
  1.2 國內外研究現狀第10-17頁
    1.2.1 水文地質參數求解方法發展第10-11頁
    1.2.2 井函數計算研究進展第11-17頁
  1.3 本文的研究內容第17-18頁
第2章 水文地質參數求解及智能算法理論第18-41頁
  2.1 承壓完整井非穩定流配線法第18-21頁
    2.1.1 泰斯公式(Theis)計算理論第18-19頁
    2.1.2 承壓完整井非穩定流人工配線法第19-21頁
  2.2 定降深承壓完整井非穩定流配線法第21-22頁
    2.2.1 G(λ)-λ配線法原理第21-22頁
    2.2.2 G(λ)-λ人工配線法第22頁
  2.3 第一類越流系統非穩定流配線法第22-24頁
    2.3.1 第一類越流系統非穩定流配線法理論第23頁
    2.3.2 第一類越流系統非穩定流人工配線法步驟第23-24頁
  2.4 基于紐曼模型的人工配線法第24-27頁
    2.4.1 紐曼模型理論第24-25頁
    2.4.2 紐曼人工配線法第25-27頁
  2.5 基于彌散系數理論的人工配線法第27-29頁
    2.5.1 彌散系數配線法原理第27-29頁
    2.5.2 彌散系數人工配線法步驟第29頁
  2.6 直線圖解法第29-33頁
    2.6.1 降深—時間直線圖解法第30-31頁
    2.6.2 降深—距離直線圖解法第31頁
    2.6.3 降深—時間距離直線圖解法第31-33頁
  2.7 智能算法理論第33-40頁
    2.7.1 粒子群算法及其改進型算法第33-37頁
    2.7.2 蟻群算法第37-39頁
    2.7.3 差分進化算法第39-40頁
  2.8 本章小結第40-41頁
第3章 地下水非穩定流智能優化配線求參第41-67頁
  3.1 承壓完整井非穩定流智能優化配線第41-55頁
    3.1.1 泰斯井函數W(u)求解第41-42頁
    3.1.2 基于最小二乘法建立W(u)優化方程第42-43頁
    3.1.3 基于粒子群PSO算法的降深-時間智能優化配線第43-45頁
    3.1.4 標準粒子群PSO算法預設參數的影響分析第45-48頁
    3.1.5 帶壓縮因子粒子群YSPSO算法的降深-距離智能優化配線第48-51頁
    3.1.6 線性遞減權重粒子群LinWPSO降深-時間距離智能優化配線第51-55頁
  3.2 定降深承壓完整井非穩定流智能優化配線第55-59頁
    3.2.1 G(λ)井函數計算第55-56頁
    3.2.2 基于最小二乘法建立G(λ)優化方程第56頁
    3.2.3 基于自適應權重粒子群算法的G(λ)-λ智能優化配線第56-59頁
  3.3 第一類越流系統非穩定流智能優化配線第59-66頁
    3.3.1 W(u,r/B)井函數求解第59-61頁
    3.3.2 基于最小二乘法建立W(u,r/B)優化方程第61頁
    3.3.3 基于隨機權重粒子群RandWPSO智能優化配線第61-66頁
  3.4 本章小結第66-67頁
第4章 紐曼模型下的智能優化配線求參第67-77頁
  4.1 紐曼井函數的計算第67-71頁
  4.2 基于最小二乘法建立優化方程第71頁
  4.3 基于隨機權重粒子群RandWPSO智能優化配線第71-76頁
  4.4 本章小結第76-77頁
第5章 基于彌散系數理論的智能優化配線求參第77-87頁
  5.1 彌散系數參數求解第77-78頁
  5.2 基于最小二乘法建立優化方程第78頁
  5.3 基于不同智能算法的彌散系數智能優化配線第78-85頁
  5.4 本章小結第85-87頁
第6章 直線圖解法求解水文地質參數第87-90頁
  6.1 基于直線圖解法的MATLAB編程第87頁
  6.2 降深—時間直線圖解法計算實例第87-88頁
  6.3 降深—距離直線圖解法計算實例第88頁
  6.4 降深—時間距離直線圖解法計算實例第88-90頁
結論與展望第90-92頁
致謝第92-93頁
參考文獻第93-97頁
個人簡介、碩士學位期間發表的成果第97-98頁

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