【摘要】： 水是生命之源，是人類生存和社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展的物質(zhì)基礎(chǔ)，是可持續(xù)發(fā)展的重要保障。水資源可持續(xù)利用關(guān)系到人口、資源、環(huán)境、社會的協(xié)調(diào)發(fā)展。隨著人口的增長、社會經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和人民生活水平的提高，人們對水資源數(shù)量和質(zhì)量的需求越來越高，而可資利用的淡水資源是有限的。同時(shí)因水資源浪費(fèi)及水污染日益加重，水資源供給與需求之間形成了尖銳矛盾。這一矛盾已成為人類社會發(fā)展的制約因素。水資源優(yōu)化配置是解決這一矛盾的有效途徑，研究水資源優(yōu)化配置，對促進(jìn)區(qū)域社會、經(jīng)濟(jì)、環(huán)境的協(xié)調(diào)持續(xù)發(fā)展具有重要意義。 本文總結(jié)分析了目前水資源優(yōu)化配置的研究現(xiàn)狀，建立了面向可持續(xù)發(fā)展的區(qū)域水資源優(yōu)化配置模型。在遺傳算法(GA)改進(jìn)方法研究的基礎(chǔ)上，提出了基于GA的水資源優(yōu)化配置模型求解方法。同時(shí)，對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測、灰色預(yù)測等方法在需水量預(yù)測中的應(yīng)用進(jìn)行了研究。并以濟(jì)源市為研究對象，對該市水資源優(yōu)化配置進(jìn)行實(shí)例研究。具體內(nèi)容如下： (1)系統(tǒng)研究了遺傳算法的基本原理與實(shí)現(xiàn)技術(shù)，深入分析了遺傳算法的不足，并提出了一些改進(jìn)方法。根據(jù)不同算子在種群進(jìn)化過程中的作用不同，以及種群中較優(yōu)個(gè)體應(yīng)具有較小的交叉和變異概率的思想，提出了動(dòng)態(tài)交叉率和變異率概念及其計(jì)算方法。將模擬退火算法作為遺傳算法的一個(gè)獨(dú)立算子，引入遺傳算法中，實(shí)現(xiàn)了模擬退火的良好局部搜索能力與遺傳算法的全局搜索能力的結(jié)合。設(shè)計(jì)了一種基于動(dòng)態(tài)交叉率和變異率的新的遺傳模擬退火混合算法，以一非線性函數(shù)優(yōu)化為例，驗(yàn)證了改進(jìn)方法的有效性，并探討了排序選擇法、算術(shù)交叉、均勻變異、非均勻變異、自適應(yīng)變異等遺傳算子的不同組合方案與效果。算例表明，基于排序選擇法、算術(shù)交叉、均勻變異的遺傳模擬退火混合算法較為有效。 (2)系統(tǒng)論述了水資源優(yōu)化配置的基本原理，探討了優(yōu)化配置方式、形式、內(nèi)容與原則。以可持續(xù)發(fā)展理論為基礎(chǔ)，，探討了社會效益、經(jīng)濟(jì)效益、環(huán)境效益的識別和度量方法，給出了三類目標(biāo)的一種具體函數(shù)表達(dá)式。根據(jù)用戶特性和水源特性的不同，提出了用戶公平系數(shù)、水源供給系數(shù)的 中／英文摘要 ＊ 概念和度量方法。提出了區(qū)域水資源、經(jīng)濟(jì)、環(huán)境的協(xié)調(diào)發(fā)展系數(shù)的概念 和度量方法，并以約束條件形式予以考慮。以社會、經(jīng)濟(jì)、環(huán)境等綜合效 益最大為目標(biāo)，建立了區(qū)域水資源大系統(tǒng)多目標(biāo)優(yōu)化配置模型。分析了區(qū) 域水資源優(yōu)化配置模型的大系統(tǒng)、多目標(biāo)、非線性等特點(diǎn)及處理方法，將 新的智能優(yōu)化方法——遺傳算法引入水資源優(yōu)化配置，探討了基于遺傳算 法的水資源優(yōu)化配置模型的兩種求解技術(shù)和方法——多目標(biāo)分解協(xié)調(diào)遺傳 算法和大系統(tǒng)總體優(yōu)化遺傳算法。促進(jìn)了大系統(tǒng)多目標(biāo)優(yōu)化理論與方法研 究，擴(kuò)大了遺傳算法的研究領(lǐng)域和應(yīng)用范圍。 門）綜述了預(yù)測方法原理及需水預(yù)測影響因素。探討了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、灰 色預(yù)測、指數(shù)平滑等預(yù)測模型與方法。著重研究了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP模型， 針對其不足，采用了批處理學(xué)習(xí)模式，動(dòng)態(tài)調(diào)整學(xué)習(xí)率和慣性沖量，參數(shù) 自動(dòng)憂選等改進(jìn)方法；深入研究了BP網(wǎng)絡(luò)模型時(shí)間序列預(yù)測方法，分析了 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP模型對時(shí)間增長序列預(yù)測效果不佳的原因，提出利用多項(xiàng)式曲 線擬合進(jìn)行數(shù)據(jù)平穩(wěn)化處理，用殘差序列建模的預(yù)測方法，使BP模型預(yù)測 效果明顯提高。用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、灰色預(yù)測、指數(shù)平滑等方法進(jìn)行了濟(jì)源 市社會經(jīng)濟(jì)指標(biāo)對比預(yù)測研究。采用指標(biāo)分析法進(jìn)行濟(jì)源市需水量預(yù)測， 為該市水資源供需平衡分析和水資源優(yōu)化配置提供了必要的前提條件。 （4）選取河南省濟(jì)源市為研究對象，建立了該地區(qū)的水資源優(yōu)化配置 模型，并以兩個(gè)水平年門005年、2010年）三個(gè)保證率u0隊(duì) 75“ 95們 的水資源供需情況為依據(jù)，擬定模型參數(shù)（系數(shù)人采用多目標(biāo)總體優(yōu)化遺 傳模擬退火算法進(jìn)行求解，并對GA進(jìn)行了具體算法設(shè)計(jì)，編制了計(jì)算機(jī)程 序，探討了GA在水資源優(yōu)化配置中的實(shí)際應(yīng)用效果。對濟(jì)源市水資源優(yōu)化 配置模型的求解結(jié)果進(jìn)行了供需平衡分析、優(yōu)化配置目標(biāo)與效果分析、系 統(tǒng)協(xié)調(diào)發(fā)展分析，提出了解決該市缺水的措施與方法。經(jīng)驗(yàn)證，模型合理， 算法有效。此優(yōu)化配置模型及成果，體現(xiàn)了可持續(xù)發(fā)展思想，并為區(qū)域水 資源可持續(xù)利用規(guī)劃提供了決策依據(jù)。
【學(xué)位授予單位】：鄭州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2002
【分類號】：TV213.9

【引證文獻(xiàn)】

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本文編號：2654658