计算智能及其在水利水电工程中的应用

【摘要】： 计算智能包括进化计算、神经网络和模糊理论，是一门正在迅速发展的学科。本 文对遗传算法、前馈神经网络、自组织特征映射神经网络及杂合系统进行较为系统的 研究，并将成果应用于水利水电工程中，形成了理论、方法与应用研究的完整体系， 其主要内容如下： 1．全面综述遗传算法、人工神经网络的发展历程、理论与应用研究状况及计算 智能在水利水电系统中的应用研究进展。 2．在研究遗传算法的基本理论、运行机理、收敛性和优化效率的基础上，指出 简单遗传算法在优化问题中存在的弱点，并综合分析对简单遗传算法的改进方法。提 出一种基于分流机制的新型遗传算法（DMGA），该方法采用优种限量繁殖，达标种交 叉和劣种变异的策略，交叉和变异概率根据进化质量自适应地调整，使种群具有很强的 可进化性。DMGA改变了遗传算法的传统结构，提高了算法的全局收敛性和效率。 对之进行的理论分析和性能测试结果证实了其优良性能。结合水力优化设计的数学模 型，讨论了DMGA的实施步骤。计算实例表明DMGA无需设计初始点，所得解的质 量和计算效率均优于复形法。 3．从前馈神经网络隐层的本质特征出发，提出在网络上嫁接模糊聚类分析，对 样本数据进行特征抽取，并综合考虑样本的输入、输出信息，由此确定隐层节点数，增 摘 要 强了网络训练的透明度和学习效率。测试结果说明了该方法的有效性。在径流预测中， 优化的网络拟合与预测精度均高于线性回归模型和投影寻踪模型。 4．将奇异值分解法引入自组织特征映射（SOFM）神经网络，压缩线性相关部 分，删除冗余节点，以确定SOFM网络的合理分类数，丰富了SOFM网络的无师特性。 5．提出田－SOFM混合模型。将 SOFM网络嵌入到进化策略（ES）中，根据 SOFM 网络的运行状态构造ES的适应性函数，利用ES的强搜索能力，克服SOFM网络聚 类效果受输入模式次序和网络初始连接权矩阵的影响。应用实例表明，ES．SOFM混 合模型在水环境评价中可取得理想的效果。 【关键词】：遗传算法 前馈神经网络 自组织特征映射神经网络 模糊聚类 进化策略 水利水电工程
【学位授予单位】：河海大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2001
【分类号】：TV214
【目录】：

• 第一章 绪论10-33
• 1．1 计算智能概述10-11
• 1．2 遗传算法11-18
• 1．2．1 遗传算法发展历程11-14
• 1．2．2 遗传算法的理论研究进展14-16
• 1．2．3 遗传算法的应用研究进展16-17
• 1．2．4 遗传算法研究展望17-18
• 1．3 人工神经网络18-25
• 1．3．1 人工神经网络历史回顾18-20
• 1．3．2 神经网络研究进展20-24
• 1．3．3 神经网络发展前景24-25
• 1．4 计算智能在水利水电工程中应用研究进展25-30
• 1．5 本文的主要研究内容30-33
• 第二章 分流机制遗传算法及其应用33-58
• 2．1 遗传算法的理论分析与改进方法研究33-46
• 2．1．1 遗传算法的运行机理33-35
• 2．1．2 遗传算法的理论分析35-39
• 2．1．3 遗传算法的改进方法研究39-46
• 2．2 基于分流机制的遗传算法46-52
• 2．2．1 DMGA的基本思想46-48
• 2．2．2 DMGA的计算流程48-49
• 2．2．3 DMGA性能测试49-52
• 2．3 DMGA在水力优化设计中的应用52-57
• 2．3．1 水力优化设计的数学模型52-54
• 2．3．2 DMGA在水力优化设计中的实施步骤54-55
• 2．3．3 DMGA在水力优化设计中应用效果分析55-57
• 2．4 本章小结57-58
• 第三章 前馈神经网络的结构设计与应用58-78
• 3．1 前馈神经网络及其结构优化方法研究58-66
• 3．1．1 人工神经网络基本理论58-60
• 3．1．2 误差逆传播神经网络模型60-62
• 3．1．3 前馈神经网络结构优化方法研究62-66
• 3．2 前馈神经网络隐层节点数确定的模糊聚类分析法66-74
• 3．2．1 前馈神经网络隐层的特征抽取66
• 3．2．2 模糊聚类66-70
• 3．2．3 应用模糊聚类方法确定前馈神经网络的隐层节点数70-71
• 3．2．4 方法可行性检验71-74
• 3．3 前馈神经网络的结构优选在径流预测中的应用74-76
• 3．4 本章小结76-78
• 第四章 自组织特征映射神经网络模型研究78-95
• 4．1 SOFM神经网络78-82
• 4．1．1 SOFM网络模型78-79
• 4．1．2 SOFM网络的学习过程79-81
• 4．1．3 SOFM网络的工作特性分析81-82
• 4．2 SOFM神经网络的聚类数问题82-85
• 4．3 应用进化策略改善SOFM网络性能85-92
• 4．3．1 进化策略85-88
• 4．3．2 ES-SOFM混合模型的设计88-89
• 4．3．3 ES-SOFM混合模型的测试89-92
• 4．4 ES-SOFM混合模型在水环境评价中的应用92-93
• 4．5 本章小结93-95
• 第五章 总结与展望95-98
• 5．1 总结95-96
• 5．2 展望96-98
• 参考文献98-112
• 致谢112-113
• 作者在攻读博士学位期间发表的论文113

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