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第一章 绪论
1.1课题研究背景及意义
1.2混合智能优化算法研究现状
1.3本文的研究方法及主要内容
1.3.1研究方法
1.3.2研究内容
第二章 算法简介
2.1 最速下降法
2.2 粒子群算法
2.2.1 PSO算法参数设置
2.2.2 PSO算法运算流程
2.3遗传算法
2.3.1 GA算法参数设置
2.3.2GA算法基本流程
2.4 本章小结
第三章 含有导数的粒子群算法求解水文地质参数
3.1 含有导数的粒子群算法
3.1.1含有导数的粒子群算法的提出
3.1.2混合算法运算流程
3.1.3含有导数的PSO 算法收敛性分析
3.2水文地质参数模型建立及解析解
3.2.1模型建立
3.2.2 试验数据
3.3含有导数的粒子群算法求解水文地质参数
3.3.1 算法相关参数与运算时间关系
3.3.2 两种算法运算结果对比
3.3.3 算法参数灵敏度检验
3.4本章小结
第四章 含有导数的遗传算法求解水文地质参数
4.1含有导数的遗传算法
4.1.1 含有导数的遗传算法的提出
4.1.2 混合算法运算流程
4.2含有导数的GA算法收敛性检验
4.3 参数求解
4.3.1算法相关参数与运算时间关系
4.3.2不同算法运算结果比较
4.3.2算法稳定性检验
4.4本章小结
第五章 含有导数的智能优化算法确定河流水质参数
5.1含有导数的遗传算法求解一维河流水质模型
5.1.1 一维河流水质模型建立
5.1.2 目标函数求解
5.2含有导数的粒子群算法求解二维水质参数
5.2.1二维河流水质模型建立
5.2.2目标函数求解
5.3本章小结
总结与展望
参考文献
攻读学位期间取得的研究成果
致 谢
