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第一章绪论
1.1本文研究背景与研究意义
1.2国内外相关领域研究评述
1.2.1地下水系统数值模拟概述
1.2.2地下水系统参数识别研究概述
1.2.3地下水系统参数识别的智能方法研究概述
1.3本文主要研究内容和创新点
第二章地下水系统及其数学模型
2.1地下水系统概述
2.1.1地下水系统的概念
2.1.2地下水系统的组成与特性
2.2地下水系统分析
2.3地下水系统的数学模型
2.3.1关于模型的一般概念
2.3.2描述地下水运动的数学模型
2.3.3地下水系统模型求解方法
2.3.4地下水系统模拟软件
本章小结
第三章地下水系统参数识别的智能方法
3.1地下水系统参数识别问题概述
3.2地下水系统参数识别的神经网络方法
3.2.1概述
3.2.2神经网络基本原理
3.2.3神经网络的特点
3.3地下水系统参数识别的遗传算法
3.3.1概述
3.3.2遗传算法的基本原理与步骤
3.3.3遗传算法的特点
3.4地下水系统参数识别的模拟退火算法
3.4.1物理退火过程和Metropolis准则
3.4.2模拟退火算法的基本步骤
3.4.3模拟退火算法的特点
3.5地下水系统参数识别的其他智能算法
3.5.1禁忌搜索算法
3.5.2混沌搜索算法
3.5.3蚂蚁算法(AntAlgorithm-AA)
3.5.4混合算法
本章小结
第四章基于神经网络的地下水系统参数识别
4.1基于BP神经网络的地下水系统参数识别
4.1.1 BP神经网络基本原理
4.1.2地下水系统参数识别的BP神经网络
4.1.3算例研究
4.2基于RBF神经网络的地下水系统参数识别
4.2.1 RBF神经网络基本原理
4.2.2地下水系统参数识别的RBF神经网络
4.2.3算例研究
4.3结果的比较分析
本章小结
第五章基于退火遗传算法的地下水系统参数识别
5.1地下水系统参数识别的优化模型
5.1.1优化问题概述
5.1.2地下水系统参数识别的非线性优化模型
5.2遗传算法在地下水系统参数识别中的应用
5.2.1遗传算法的应用原理和计算步骤
5.2.2地下水系统参数识别遗传算法的算例研究
5.3模拟退火算法在地下水系统参数识别中的应用
5.3.1模拟退火算法的应用原理和计算步骤
5.3.2地下水系统参数识别模拟退火算法的算例研究
5.4地下水系统参数识别的退火遗传算法
5.4.1退火遗传算法的基本原理
5.4.2地下水系统参数识别的退火遗传算法的步骤
5.4.3地下水系统参数识别退火遗传算法的算例研究
5.5方法的比较分析
本章小结
第六章实例研究
6.1北京市密怀顺地区地下水系统模型
6.1.1自然地理概况
6.1.2区域水文地质条件
6.13水源地水文地质条件
6.1.4地下水系统概念模型
6.1.5地下水数值模拟模型
6.2北京市密怀顺地区地下水系统参数识别
6.2.1用标准数据进行参数识别
6.2.2用实际数据进行参数识别
本章小结
第七章总结与展望
参考文献
作者在攻读博士学位期间发表论著与参加科研情况
致谢
