声明
摘要
第1章 绪论
1.1 选题背景及研究意义
1.2 中长期径流预报研究现状
1.2.1 物理成因法
1.2.2 数理统计法
1.2.3 基于数值天气预报的综合预报方法
1.2.4 智能方法
1.3 神经网络研究现状
1.3.1 自适应调整学习率η法
1.3.2 改变权值修正量法
1.3.3 改变激活函数法
1.3.4 改变误差函数法
1.4 梯级水电站短期优化调度研究
1.4.1 梯级水电站优化准则概述
1.4.2 梯级水电站优化算法概述
1.5 本文的主要工作及创新点
1.5.1 本文的主要工作
1.5.2 本文的创新点
第2章 BP网络激活函数选择及在径流预报模型中的应用
2.1 引言
2.2 BP神经网络基本理论概述
2.2.1 BP神经网络的理论基础
2.2.2 BP神经网络的算法思想
2.2.3 BP神经网络的学习机制
2.2.5 BP网络影响因子分析
2.3 考虑激活函数灵敏度的BP径流预报模型
2.3.1 激活函数影响因子的选择
2.3.2 实验方案的设计
2.3.3 评价指标体系的建立
2.2.4 BP神经网络的算法步骤及流程图
2.4 实例分析计算
2.4.1 实例模型的建立
2.4.2 激活函数影响因子的极差分析
2.4.3 径流预报模型的综合分析
2.2.4 预报精度与预报效率分析
2.5 本章小结
第3章 基于BP激活函数灵敏度分析的径流组合预报模型
3.1 引言
3.2 基于BP激活函数灵敏度组合预报模型基本原理
3.2.1 BP网络模型激活函数的分析及选择
3.3.2 评价指标的选取
3.3.3 实验方案的确定
3.3 组合模型各单一模型权重的确定
3.3.1 熵值法确定各评价指标的客观权重
3.3.2 G1法确定各评价指标的主观权重
3.3.3 方差-协方差法确定各单一模型的指标权重
3.3.4 各单合一模型最终权重计算
3.4 实例分析计算
3.5 本章小结
第4章 考虑负荷曲线的水电站群短期运行自优化模拟模型
4.1 引言
4.2 基于负荷曲线的水库群短期运行自优化模拟模型
4.2.1 自由化模拟技术原理
4.2.2 自由化模拟模型
4.3 自优化模拟模型求解技术
4.3.1 求解思路及框图
4.3.2 求解步骤
4.4 实例分析计算
4.4.1 实例介绍
4.4.2 结果计算及分析
4.5 本章小结
第5章 基于二维非恒定流模型的水电站群短期调度方案研究
5.1 引言
5.2 二维水动力模型的建立及验证
5.2.1 模型控制方程
5.2.2 模型求解
5.2.3 模型验证
5.3 实例分析计算
5.3.1 实例介绍
5.3.2 方案制定—上边界流量过程
5.3.3 下边界水位流量过程曲线
5.3.4 结果分析
5.4 本章小结
第6章 结论与展望
6.1 全文总结
6.2 研究展望
参考文献
攻读博士学位期间发表的论文
攻读博士学位期间参加的科研工作
致谢
作者简介
华北电力大学;
华北电力大学(北京);