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基于EPANET-RTX实时模型的供水管网调度研究
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基于EPANET-RTX实时模型的供水管网调度研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-11页
第一章 绪论第11-20页
　　1.1 引言第11页
　　1.2 城市供水管网调度研究现状第11-17页
　　　　1.2.1 供水管网水力建模研究第11-13页
　　　　1.2.2 需水量预测研究第13-14页
　　　　1.2.3 调度决策研究第14-16页
　　　　1.2.4 国内供水管网调度研究存在的问题第16-17页
　　1.3 研究目的、内容及框架、创新及意义第17-20页
　　　　1.3.1 研究目的第17页
　　　　1.3.2 研究内容及论文框架第17-18页
　　　　1.3.3 研究创新第18-19页
　　　　1.3.4 研究意义第19-20页
第二章 城市供水管网实时水力模型的建立第20-32页
　　2.1 EPANET-RTX实时建模框架第20-22页
　　　　2.1.1 EPANET-RTX实时建模第20页
　　　　2.1.2 EPANET-RTX改进第20-22页
　　2.2 供水管网实时建模实例第22-31页
　　　　2.2.1 管网供水实例概况第22-23页
　　　　2.2.2 管网拆分建模第23-24页
　　　　2.2.3 获取实时数据第24-28页
　　　　2.2.4 实时水力模拟效果分析第28-31页
　　2.3 本章小结第31-32页
第三章 城市供水管网需水量预测第32-42页
　　3.1 常用需水量预测方法简介第32-35页
　　　　3.1.1 ARIMA模型第32-33页
　　　　3.1.2 ELMAN模型第33页
　　　　3.1.3 GRNN模型第33-34页
　　　　3.1.4 LSSVM模型第34-35页
　　3.2 需水量预测方法比较研究第35-39页
　　　　3.2.1 需水量预测影响因素第35页
　　　　3.2.2 日需水量预测第35-37页
　　　　3.2.3 分钟需水量预测第37-39页
　　3.3 基于时变权最小方差的日需水量组合预测方法第39-41页
　　　　3.3.1 时变权最小方差组合方法简介第39-40页
　　　　3.3.2 基于时变权最小方差的日需水量组合预测第40-41页
　　3.4 本章小结第41-42页
第四章 城市供水管网运行状态评估第42-61页
　　4.1 常用供水管网状态评估方法第42-43页
　　4.2 模糊综合评价及层次分析法简介第43-45页
　　　　4.2.1 模糊综合评价方法第43-44页
　　　　4.2.2 层次分析方法第44-45页
　　4.3 供水管网状态评估第45-49页
　　　　4.3.1 评估指标第45-47页
　　　　4.3.2 评估模型建立第47-49页
　　4.4 实例评估第49-60页
　　　　4.4.1 运行状态一级评估第49-58页
　　　　4.4.2 运行状态二级评估第58-59页
　　　　4.4.3 分析说明第59-60页
　　4.5 本章小结第60-61页
第五章 数据驱动的城市供水管网日计划调度第61-71页
　　5.1 数据驱动的日计划调度思路第61-62页
　　　　5.1.1 日计划离线调度简介第61页
　　　　5.1.2 数据驱动的研究思路第61-62页
　　5.2 模糊C均值聚类算法简介第62-64页
　　5.3 数据驱动的日计划调度方法第64-65页
　　　　5.3.1 基于模糊c均值聚类的日用水量聚类第64页
　　　　5.3.2 基于管网状态评估的供水方案筛选第64页
　　　　5.3.3 基于优选供水方案的日计划调度第64-65页
　　5.4 实例应用第65-70页
　　　　5.4.1 历史用水量模糊聚类第65-66页
　　　　5.4.2 聚类中心及最优调度方案第66-68页
　　　　5.4.3 管网日计划调度第68-70页
　　5.5 本章小结第70-71页
第六章 城市供水管网实时调度实例研究第71-85页
　　6.1 管网实时调度思路第71-73页
　　　　6.1.1 日常调度第71-72页
　　　　6.1.2 异常应急调度第72页
　　　　6.1.3 城市供水管网实时调度框架第72-73页
　　6.2 相关算法简介第73-75页
　　　　6.2.1 遗传算法第73-74页
　　　　6.2.2 二进制多目标粒子群算法第74-75页
　　6.3 日常实时调度第75-77页
　　6.4 异常实时调度第77-79页
　　　　6.4.1 基于二进制多目标粒子群算法的关阀分析第77-78页
　　　　6.4.2 管网水力模型更新第78页
　　　　6.4.3 城市供水管网异常情况下入水口实时调度第78-79页
　　6.5 实例应用第79-84页
　　　　6.5.1 日常实时调度第79-81页
　　　　6.5.2 异常实时调度第81-84页
　　6.6 本章小结第84-85页
第七章 总结与展望第85-87页
　　7.1 总结第85-86页
　　7.2 展望第86-87页
致谢第87-88页
参考文献第88-96页
附录一第96-98页
附录二第98-101页
附录三第101页

本篇论文共101页，点击这进入下载页面。
 
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