作為水資源系統(tǒng)工程的重要組成部分—灌區(qū)水資源系統(tǒng)發(fā)展至今已成為一個多目標(biāo)、多屬性、多層次、多功能和多階段的復(fù)雜大系統(tǒng)。《灌區(qū)水資源系統(tǒng)工程》作者通過多年的研究、歸納、總結(jié)、提煉，以現(xiàn)代水資源系統(tǒng)工程理論方法為指導(dǎo)，以灌區(qū)水資源系統(tǒng)建模、優(yōu)化、評價、預(yù)測、模擬和調(diào)控等為主線，開展計算智能方法與傳統(tǒng)方法的交叉集成研究，以解決灌區(qū)水資源系統(tǒng)規(guī)劃、設(shè)計、運(yùn)行和控制管理等過程中的諸多專業(yè)問題，逐步構(gòu)建了現(xiàn)代灌區(qū)水資源系統(tǒng)工程方法體系，是對灌排工程系統(tǒng)分析的學(xué)科拓展和應(yīng)用深化。
《灌區(qū)水資源系統(tǒng)工程》可供廣大從事或涉及水文水資源、農(nóng)業(yè)水土工程、灌區(qū)水管理、水資源高效利用等領(lǐng)域工作的科研、教學(xué)、管理人員參考。
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1 緒論
1．1 灌區(qū)水資源問題
1．1．1 洪澇災(zāi)害頻繁
1．1．2 水資源短缺加劇
1．1．3 環(huán)境問題日益突出
1．2 水資源系統(tǒng)工程理論與方法
1．2．1 系統(tǒng)工程簡述
1．2．2 水資源系統(tǒng)工程
1．2．3 現(xiàn)代水資源系統(tǒng)分析方法
1．3 試驗設(shè)計方法及其在灌區(qū)水資源系統(tǒng)中的應(yīng)用
1．3．1 試驗設(shè)計方法簡述
1．3．2 試驗設(shè)計方法在水資源系統(tǒng)工程中的應(yīng)用
1．4 智能計算方法及其在灌區(qū)水資源系統(tǒng)中的應(yīng)用
1．4．1 遺傳算法及其在灌區(qū)水資源系統(tǒng)中的應(yīng)用
1．4．2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法及其在灌區(qū)水資源系統(tǒng)中的應(yīng)用
1．4．3 集對分析方法及其在灌區(qū)水資源系統(tǒng)中的應(yīng)用
1．4．4 云模型及其在灌區(qū)水資源系統(tǒng)中的應(yīng)用
1．4．5 其他智能計算方法及其在灌區(qū)水資源系統(tǒng)中的應(yīng)用
1．5 本書的目的與內(nèi)容
2 改進(jìn)遺傳算法及其在灌區(qū)設(shè)計建模中的應(yīng)用
2．1 遺傳算法概述
2．1．1 標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法
2．1．2 遺傳算法研究進(jìn)展
2．2 加速遺傳算法
2．2．1 加速遺傳算法AGA計算原理
2．2．2 加速遺傳算法AGA控制參數(shù)的設(shè)置
2．2．3 加速遺傳算法AGA理論分析
2．2．4 加速遺傳算法AGA的性能分析
2．3 遺傳算法在大豆受旱脅迫下蒸發(fā)、蒸騰量估算中的應(yīng)用
2．3．1 大豆受旱試驗設(shè)計與試驗方法
2．3．2 受旱脅迫下大豆蒸發(fā)、蒸騰量試驗結(jié)果與分析
2．3．3 受旱脅迫下大豆蒸發(fā)、蒸騰量試驗結(jié)論
2．4 加速遺傳算法在灌區(qū)作物灌水率圖修正中的應(yīng)用
2．4．1 作物灌水率圖修正基本原理
2．4．2 作物灌水率圖修正模型構(gòu)建
2．4．3 作物灌水率圖修正實例
2．5 免疫遺傳算法及其在灌區(qū)渠道斷面設(shè)計中的應(yīng)用
2．5．1 免疫遺傳算法研究
2．5．2 免疫遺傳算法在渠道設(shè)計中的應(yīng)用
2．6 實碼免疫遺傳算法及其在灌區(qū)排水溝管設(shè)計中的應(yīng)用
2．6．1 基于實數(shù)編碼的免疫遺傳算法
2．6．2 實碼免疫遺傳算法性能驗證
2．6．3 基于實碼的免疫遺傳算法在排水暗管設(shè)計中的應(yīng)用
2．7 本章小結(jié)
3 試驗遺傳算法及其在灌區(qū)工程優(yōu)化中的應(yīng)用
3．1 試驗設(shè)計與遺傳算法耦合理論分析
3．1．1 試驗設(shè)計與遺傳算法互補(bǔ)性分析
3．1．2 基于試驗設(shè)計的數(shù)學(xué)試驗存在的問題
3．1．3 試驗設(shè)計與遺傳算法耦合研究進(jìn)展
3．2 基于遺傳算法的試驗設(shè)計
3．2．1 基于遺傳算法的正交試驗設(shè)計
3．2．2 基于遺傳算法的均勻試驗設(shè)計
3．2．3 遺傳試驗設(shè)計的性能分析
3．3 基于試驗設(shè)計的遺傳算法
3．3．1 試驗遺傳算法方法步驟
3．3．2 試驗遺傳算法數(shù)值試驗
3．3．3 試驗遺傳算法特性
3．4 試驗遺傳算法在灌區(qū)工程優(yōu)化設(shè)計中的應(yīng)用
3．4．1 試驗遺傳算法在斜角u形渠道斷面優(yōu)化設(shè)計中的應(yīng)用
3．4．2 試驗遺傳算法在控制大田地下水位的排水溝優(yōu)化設(shè)計中的應(yīng)用
3．5 試驗遺傳算法在圩區(qū)排水工程優(yōu)化規(guī)劃中的應(yīng)用
3．5．1 平原圩區(qū)除澇排水系統(tǒng)最優(yōu)規(guī)劃模型
3．5．2 平原圩區(qū)除澇排水系統(tǒng)規(guī)劃模型求解
3．5．3 應(yīng)用實例——某濱海圩區(qū)除澇排水最優(yōu)規(guī)劃
3．6 試驗遺傳算法在灌區(qū)水電站管道優(yōu)化設(shè)計中的應(yīng)用
3．6．1 水電站加勁壓力埋管優(yōu)化設(shè)計模型
3．6．2 應(yīng)用實例——某水電站加勁壓力埋管優(yōu)化設(shè)計
3．7 本章小結(jié)
4 智能計算在灌區(qū)水資源系統(tǒng)預(yù)測中的應(yīng)用
4．1 水資源系統(tǒng)預(yù)測概述
4．2 基于試驗遺傳算法的混合人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模方法
4．2．1 BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理與方法
4．2．2 基于試驗遺傳算法的混合人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
4．3 基于混合人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組合預(yù)測模型及其應(yīng)用
4．3．1 基于混合人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組合預(yù)測模型原理與方法
4．3．2 應(yīng)用實例——ANN．CFM在河流中長期年徑流預(yù)測中的應(yīng)用
4．4 基于混合人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型擇優(yōu)預(yù)測方法及其應(yīng)用
4．4．1 基于混合人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型擇優(yōu)預(yù)測方法
4．4．2 應(yīng)用實例——ANN—SFM在河流中長期年徑流預(yù)測中的應(yīng)用
4．5 基于近鄰估計的年徑流預(yù)測動態(tài)聯(lián)系數(shù)回歸模型
4．5．1 NNE．DCNR．的建立
4．5．2 應(yīng)用實例
4．5．3 結(jié)論
4．6 本章小結(jié)
5 智能計算在灌區(qū)水資源系統(tǒng)評價中的應(yīng)用
5．1 水資源系統(tǒng)評價概述
5．2 基于試驗遺傳算法的投影尋蹤綜合評價模型及應(yīng)用
5．2．1 基于試驗遺傳算法的投影尋蹤綜合評價模型
5．2．2 應(yīng)用實例——IGA．PP在水源水質(zhì)綜合評價中的應(yīng)用
5．3 非線性測度函數(shù)的屬性識別模型及應(yīng)用
5．3．1 基于非線性測度函數(shù)的屬性識別模型綜合評價方法
5．3．2 應(yīng)用實例——NLMF．ARM在河流水質(zhì)綜合評價中的應(yīng)用
5．4 云模型在灌區(qū)農(nóng)業(yè)干旱災(zāi)害分析評價中的應(yīng)用
5．4．1 正態(tài)云模型理論
5．4．2 基于正態(tài)云模型的安徽省淮河流域農(nóng)業(yè)旱災(zāi)風(fēng)險評估模型
5．4．3 安徽省淮河流域農(nóng)業(yè)旱災(zāi)風(fēng)險評估
5．4．4 安徽省淮河流域農(nóng)業(yè)旱災(zāi)風(fēng)險評估結(jié)論
5．5 基于經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解和集對分析的糧食單產(chǎn)波動影響分析
5．5．1 研究區(qū)概況與糧食單產(chǎn)影響因子的選取
5．5．2 糧食單產(chǎn)及其影響因子的EMD波動分解分析
5．5．3 糧食單產(chǎn)的波動影響分析
5．5．4 干旱對糧食單產(chǎn)波動影響分析
5．5．5 干旱對糧食單產(chǎn)波動影響結(jié)論
5．6 本章小結(jié)
6 基于系統(tǒng)仿真的小型灌區(qū)塘壩工程水資源系統(tǒng)分析
6．1 系統(tǒng)仿真與灌區(qū)塘壩工程概述
6．2 基于SCS模型的江淮丘陵區(qū)塘壩復(fù)蓄次數(shù)計算
6．2．1 研究區(qū)概況
6．2．2 基于SCS模型的降雨徑流模擬
6．2．3 作物灌溉需水量計算
6．2．4 塘壩灌溉系統(tǒng)水量平衡分析
6．2．5 塘壩灌溉系統(tǒng)復(fù)蓄次數(shù)計算
6．2．6 塘壩灌溉系統(tǒng)復(fù)蓄次數(shù)計算結(jié)論
6．3 塘壩灌溉系統(tǒng)對農(nóng)業(yè)非點(diǎn)源污染負(fù)荷的截留作用分析
6．3．1 基于SCS模型的農(nóng)業(yè)非點(diǎn)源污染負(fù)荷估算
6．3．2 塘壩灌溉系統(tǒng)對農(nóng)業(yè)非點(diǎn)源污染負(fù)荷的截留作用分析
6．3．3 塘壩灌溉系統(tǒng)對農(nóng)業(yè)非點(diǎn)源污染負(fù)荷的截留作用結(jié)論
6．4 本章小結(jié)
7 基于系統(tǒng)動力學(xué)的中型灌區(qū)水資源系統(tǒng)模擬與優(yōu)化運(yùn)行
7．1 系統(tǒng)動力學(xué)概述
7．1．1 系統(tǒng)動力學(xué)特點(diǎn)及建模步驟
7．1．2 系統(tǒng)動力學(xué)建模軟件簡介
7．2 水庫群灌區(qū)水資源系統(tǒng)研究進(jìn)展
7．2．1 國外研究進(jìn)展
7．2．2 國內(nèi)研究進(jìn)展
7．3 基于系統(tǒng)動力學(xué)的庫塘田水資源系統(tǒng)仿真與優(yōu)化運(yùn)行——以蔡塘水庫為例
7．3．1 蔡塘水庫灌區(qū)水資源系統(tǒng)組成
7．3．2 基于系統(tǒng)動力學(xué)的灌區(qū)庫塘田水資源系統(tǒng)模擬模型構(gòu)建
7．3．3 水庫灌區(qū)庫塘田聯(lián)合水資源系統(tǒng)模型模擬結(jié)果
7．3．4 灌區(qū)庫塘田水資源聯(lián)合系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)控
7．3．5 灌區(qū)庫塘田水資源聯(lián)合系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)控結(jié)果
7．4 本章小結(jié)
8 基于規(guī)則的大型灌區(qū)水資源系統(tǒng)模擬與優(yōu)化配置
8．1 灌區(qū)水資源系統(tǒng)配置概述
8．2 基于規(guī)則的大型灌區(qū)蓄引提水資源系統(tǒng)模擬——以淠河灌區(qū)為例
8．2．1 淠河灌區(qū)水資源系統(tǒng)組成
8．2．2 淠河灌區(qū)水資源系統(tǒng)主要元素及其概化
8．2．3 淠河灌區(qū)水資源系統(tǒng)基本模擬規(guī)則
8．3 大型灌區(qū)水資源系統(tǒng)城鄉(xiāng)供水優(yōu)化配置
8．3．1 淠河灌區(qū)向城市引水設(shè)計流量計算
8．3．2 淠河灌區(qū)水資源系統(tǒng)城鄉(xiāng)供水優(yōu)化配置
8．3．3 淠河灌區(qū)水資源系統(tǒng)城鄉(xiāng)供水優(yōu)化配置結(jié)果與討論
8．4 變化氣候條件下灌區(qū)小水電群優(yōu)化調(diào)控
8．4．1 灌區(qū)小水電群系統(tǒng)模擬模型概化
8．4．2 灌區(qū)小水電群系統(tǒng)組成及優(yōu)化運(yùn)行模型構(gòu)建
8．4．3 灌區(qū)小水電群系統(tǒng)模擬運(yùn)行優(yōu)化方法
8．4．4 變化氣候條件下小水電群運(yùn)行效果預(yù)測及其優(yōu)化
8．4．5 灌區(qū)小水電群系統(tǒng)優(yōu)化控制結(jié)果與討論
8．5 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
書單推薦
