江河流域水资源统一管理的理论与实践--《西安理工大学》2008年博士论文
江河流域水资源统一管理的理论与实践
【摘要】：
随着我国经济社会的高速发展,出现了较为严重的水资源短缺、生态环境恶化等问题,迫切需要对江河流域水资源进行统一管理。本文从流域水资源管理的特点、体系、理论与方法等方面进行了研究,尤其是对流域取水许可、水量调度、干旱应急机制以及河流纳污总量控制等进行了较为深入的探讨,取得的主要成果如下:
(1)在定义江河流域水资源统一管理相关概念和阐述其内涵的基础上,提出了流域水资源管理的主要研究内容,构建了相应的理论体系,并从行政、经济和法律等角度,论述了流域水资源管理的作用、特点和手段。
(2)以支持向量机为基础,结合最小二乘技术、混沌优化技术,建立了基于混沌优化的最小二乘支持向量机需水预测模型。分析了水资源合理配置的内涵和基本原则,对以需定供、以供定需、宏观经济以及可持续发展等的水资源配置理论机理、特点、优缺点进行了分析,在此基础上,建立了用户参与、按权重配水、同倍比配水、优化配置模型以及水库群优化调度模型,研究了水资源和环境承载力计算方法,并以黄河流域、西北地区和乌江为例,应用上述模型和方法,取得了满意结果。
(3)在分析与借鉴国外取水许可制度的基础上,结合我国流域水资源管理的实际情况,探讨了我国取水许可制度建立的原则、适用范围、基本要求、管理体制、管理权限以及申请审批程序等,并对我国水权市场、总量控制与定额管理、建设项目水资源论证、流域取水许可监督管理进行了重点研究,提出了适用于我国的流域取水许可制度。
(4)设定了江河流域水量调度干旱应急情况的标准,确定了特殊干旱年基本要素,建立了干旱应急机制,并将该机制应用于黄河流域干旱应急战略中,制定了2003年黄河流域旱情紧急预案,并分析了水量调度的实施情况,提出了具有建设性的预防措施和应急对策,建立了水量调度突发事件的应急体制。
(5)根据污染物总量控制理论,建立了一维、二维河流污染物计算模型,以河流功能区为控制单元,实现总量的优化配置;并以黄河为实例,计算分析了兰州、包头、三门峡及花园口河段的水质现状,并提出了改善措施。
(6)从数字化流域与管理两方面阐述了数字流域水资源管理与调度决策支持系统建设,构建了黄河流域水资源管理调度框架、体系,对其功能进行了描述,并开发了黄河水量调度方案编制与管理子系统,系统功能齐全、界面友善。
【关键词】：
【学位授予单位】：西安理工大学【学位级别】：博士【学位授予年份】：2008【分类号】：TV213.4【目录】：
Abstract5-10
1 绪论10-18
1.1 研究的目的与意义10-11
1.2 国内外研究现状11-15
1.2.1 国外流域水资源管理研究现状11-14
1.2.2 国内流域水资源管理研究现状14-15
1.2.3 国内外研究发展趋势15
1.3 研究内容和研究技术路线15-16
1.4 主要创新点16-18
2 江河流域水资源管理的特点及内容18-31
2.1 水资源的概念及特点18-19
2.1.1 水资源的概念及内涵18
2.1.2 我国水资源及其特点18-19
2.2 江河流域的特点19-22
2.2.1 流域的概念19-20
2.2.2 流域的自然地理特征20-21
2.2.3 流域的经济社会特征21-22
2.3 江河流域水资源管理的内涵22-26
2.3.1 流域水资源管理的涵义22-23
2.3.2 水资源实行流域统一管理的必要性23-25
2.3.3 流域水资源管理的主要内容25-26
2.4 流域水资源管理的方法和手段及评价26-30
2.4.1 水资源管理的行政方法26-27
2.4.2 水资源管理的经济方法27-29
2.4.3 水资源管理的法律方法29-30
2.5 本章小结30-31
3 江河流域水资源统一规划的理论与方法31-63
3.1 水资源规划的目标和研究内容31-32
3.2 需水预测的理论与方法32-41
3.2.1 水资源需求预测概述32
3.2.2 水资源需求预测的基本原则32
3.2.3 水资源需求预测的影响因素32
3.2.4 水资源需求预测的步骤32-33
3.2.5 统计学习理论模型研究33-41
3.3 水资源合理配置的理论与模型研究41-50
3.3.1 水资源合理配置的内涵41-42
3.3.2.水资源配置基本原则42
3.3.3.水资源配置理论42-44
3.3.4 水资源配置模型44-50
3.4 流域水量分配方案实例50-53
3.5 水资源承载能力和环境承载能力研究53-62
3.5.1.水资源承载能力和水环境承载能力的定义和内涵53-54
3.5.2.水资源承载能力和水环境承载能力分析54-55
3.5.3 制定水资源规划要充分考虑流域水资源承载能力和水环境承载能力55-56
3.5.4 水资源承载能力计算实例—西北地区水资源可利用量、开发潜力和承载能力分析56-62
3.6 本章小结62-63
4 江河流域取水许可管理研究63-84
4.1 取水许可制度概述63-66
4.1.1 国外取水许可制度情况及启示63-64
4.1.2 取水许可制度的原则、适用范围和基本要求64-65
4.1.3 取水许可管理体制及管理权限65
4.1.4 取水许可申请审批程序65-66
4.1.5 取水许可监督管理66
4.2 取水许可制度实施的基础——水权分配与管理66-73
4.2.1 水权的概念和内涵66-68
4.2.2 国外对于水权管理的规定68-70
4.2.3 我国水权制度和水权管理探讨70-73
4.2.4 水权制度与取水许可制度的关系73
4.3 取水许可制度实施的核心——总量控制与定额管理73-77
4.3.1 总量控制与定额管理73-75
4.3.2 总量控制的实施75-76
4.3.3 定额管理的实施76-77
4.3.4 总量控制实施的措施77
4.4 取水许可制度实施的重要环节——建设项目水资源论证77-79
4.4.1 实行建设项目水资源论证制度的作用和意义77-78
4.4.2 建设项目水资源论证的程序78-79
4.5 取水许可制度实施的重要内容——流域取水许可管理79-82
4.5.1 计划用水制度79-81
4.5.2 节约用水管理81-82
4.5.3 以退水水质的监督管理为重点,加强取水许可水质管理82
4.6 取水许可制度实施的关键——取水许可的监督管理82-83
4.6.1 监督管理机关82
4.6.2 监督管理内容82-83
4.7 本章小结83-84
5 江河流域水量调度及干旱应急机制研究84-107
5.1 水资源调度研究84-98
5.1.1 水量调度综述84-86
5.1.2 防洪系统调度86
5.1.3 供水系统调度86
5.1.4 水力发电系统调度86-98
5.2 干旱应急机制研究98-105
5.2.1 干旱应急情况的标准98
5.2.2 特殊干旱年基本要素分析98-99
5.2.3 干旱应急制度的建立99-100
5.2.4 黄河干旱应急机制应用分析100-102
5.2.5 水量调度突发事件应急机制102-105
5.3 本章小结105-107
6 江河流域水资源生态保护理论及其应用研究107-134
6.1 概述107
6.2 水功能区划分107-109
6.2.1 划分方法及分析107-108
6.2.2 划分原则108-109
6.2.3 划分结果109
6.3 污染源的调查评价109-111
6.4 水质现状评价111-116
6.4.1 泥沙对水环境的影响111
6.4.2 天然水化学状况111-113
6.4.3 水质现状评价113-116
6.5 水体纳污能力研究116-125
6.5.1 计算模型116-119
6.5.2 计算单元的划分119-121
6.5.3 参数率定121-125
6.6 入河污染物总量控制方案125-133
6.6.1 入河污染物总量控制方案的种类126
6.6.2 入河污染物总量控制方案确定126-127
6.6.3 入河污染物控制总量计算127
6.6.4 计算结果分析127-133
6.7 本章小结133-134
7 江河流域水资源管理决策支持系统134-152
7.1 数字化管理与数字化流域134-140
7.1.1 数字化管理134-136
7.1.2 数字流域136-140
7.2 数字流域水资源管理与调度决策支持系统建设140-150
7.2.1 水资源管理调度140-141
7.2.2 调度决策支持系统功能结构141-150
7.3 本章小结150-152
8 结论与展望152-154
8.1 结论152-153
8.2 展望153-154
致谢154-155
参考文献155-158
欢迎：、、)
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人工神经网络原理/21世纪重点大学规划教材
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　　作者在多年来为研究生讲授“人工神经网络”课程讲义的基础上，结合部分相关研究成果，并参考国内外学者编著的相关书籍和文献资料撰写完成此书，力图为高等院校计算机科学与技术、电子、通信与自动控制等相关专业的研究生和高年级本科生，以及相关专业领域的科研人员和工程技术人员提供一本系统介绍人工神经网络基本理论和典型模型的教材和参考书籍。
本书注重了内容的选择和编排，围绕从理论到实践的主线，从介绍人工神经网络的基本概念、背景和历史入手，以人工神经网络模型信息处理性能的三个关键特性作为基础，以网络结构、学习算法、工作原理以及应用实例为核心详细介绍典型人工神经网络模型，以人工神经网络应用开发设计方法和实现带动理论联系实践，并通过对人工神经网络发展的简介启迪读者进行更深入的研究和应用开发。
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为了满足读者应用人工神经网络解决实际问题的需要，书中还介绍了人工神经网络应用开发设计的全过程，并在附录中给出了BP神经网络实现预测、Hop6eld神经网络实现图像自联想记忆、模拟退火算法实现TSP和ARTI神经网络的源程序，供读者参考。作为扩充知识，书中也简单介绍了人工神经网络的实现，以及人工神经网络技术与传统的基于规则的专家系统和模糊系统的融合。
《人工神经网络原理》既可作为计算机科学与技术、电子、通信与自动控制等相关专业的研究生和高年级本科生的参考书，也可作为相关专业领域的科研人员和工程技术人员的学习参考书。
出版说明前言第1章
人工神经网络的概念1.2
人工神经网络的发展历史1.2.1
兴起时期1.2.2
萧条时期1.2.3
兴盛时期1.2.4
高潮时期1.3
人工神经网络的特点1.4
人工神经网络的信息处理能力1.5
人工神经网络的功能1.6
人工神经网络的应用1.7
人工神经网络的主要研究方向1.8
人工神经网络与人工智能1.9
人工神经网络与传统计算1.10
本章小结1.11
人工神经网络基础2.1
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生物神经元的功能2.2
人工神经元模型2.2.1
人工神经元的形式化描述2.2.2
转移函数2.3
M-P模型2.3.1
标准M-P模型2.3.2
延时M-P模型2.3.3
改进的M-P模型2.4
人工神经网络的互连结构2.5
人工神经网络的学习2.5.1
人工神经网络的学习方式2.5.2
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感知机的局限性3.1.5
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ADALINE学习算法3.3
本章小结3.4
误差反向传播神经网络4.1
误差反向传播神经网络的提出4.2
误差反向传播神经网络结构4.3
误差反向传播神经网络处理单元模型4.4
误差反向传播学习算法4.5
误差反向传播学习算法的数学基础4.6
误差反向传播学习算法的改进4.6.1
BP算法存在的问题4.6.2
累积误差校正算法4.6.3
Sigmoid函数输出限幅的BP算法4.6.4
增加动量项的BP算法4.6.5
学习速率自适应调整算法4.7
隐含层的特征抽取作用4.8
误差反向传播神经网络应用实例4.8.1
BP神经网络的主要能力4.8.2
BP神经网络在入侵检测中的应用4.8.3
BP神经网络在股票市场中的应用4.9
本章小结4.10
Hopfield神经网络5.1
离散型Hopfield神经网络5.I.1
离散型Hopfield神经网络结构5.1.2
离散型Hopfield神经网络处理单元模型5.1.3
离散型Hopfi61d神经网络的状态及运行规则5.1.4
离散型Hopfield神经网络的能量函数5.1.5
离散型Hopfield神经网络的连接权值设计5.1.6
离散型Hopfield神经网络的信息存储容量5.2
连续型Hopfield神经网络5.2.1
连续型Hopfield神经网络结构5.2.2
连续型Hopfield神经网络处理单元模型5.2.3
连续型Hopfield神经网络的状态5.2.4
连续型Hopfield神经网络的能量函数5.3
Hopfield神经网络应用实例5.3.1
离散型Hopfield神经网络应用实例5.3.2
连续型Hopfield神经网络应用实例5.4
本章小结5.5
Boltzmann机6.1
随机型神经网络的提出6.2
Boltzmann机的网络结构6.3
Boltzmann机处理单元模型6.4
Boltzmann机的能量函数6.5
Boltzmann机的Boltzmann分布6.6
Boltzmann机的运行规则6.6.1
模拟退火算法6.6.2
网络运行规则6.7
Boltzmann机的学习规则6.7.1
自联想记忆的学习规则6.7.2
互联想记忆的学习规则6.8
模拟退火算法应用实例6.9
本章小结6.10
自适应共振理论神经网络7.1
自组织神经网络的提出7.2
竞争学习7.2.1
竞争学习的概念7.2.2
竞争学习规则7.3
自适应共振理论神经网络的提出及特点7.4
ARTI神经网络7.4.1
ARTI神经网络的结构7.4.2
ARTI神经网络处理单元模型7.4.3
ARTI神经网络的学习规则7.4.4
ARTI神经网络特性分析7.4.5
ARTI神经网络应用实例7.5
ART2神经网络7.5.1
ART2神经网络的结构7.5.2
ART2神经网络处理单元模型7.5.3
ART2神经网络的学习规则7.5.4
ART2神经网络应用实例7.6
本章小结7.7
人工神经网络应用的设计开发8.1
人工神经网络应用的特点及适用范围8.2
人工神经网络的设计开发过程8.3
人工神经网络模型的选取8.4
人工神经网络模型的设计8.4.1
节点级设计8.4.2
网络级设计8.4.3
训练级设计8.5
人工神经网络模型的实现8.5.1
准备样本数据8.5.2
选取训练样本8.5.3
网络训练与测试8.6
本章小结8.7
人工神经网络的实现9.1
神经网络实现技术概述9.1.1
神经网络实现的发展历史9.1.2
神经网络实现方案的分类9.2
神经网络的虚拟实现9.2.1
基于传统计算机的软件模拟9.2.2
神经网络并行多机系统9.2.3
神经计算加速器9.3
神经网络的物理实现9.3.1
神经网络的VLSI实现9.3.2
神经网络的光学实现9.3.3
神经网络的分子实现9.4
本章小结9.5
习题第10章
人工神经网络的发展10.1
神经网络与专家系统10.1.1
基于规则的专家系统10.1.2
神经网络与专家系统的比较10.1.3
神经网络专家系统10.2
神经网络与模糊系统10.2.1
模糊系统10.2.2
神经网络与模糊系统的比较10.2.3
模糊神经网络10.3
本章小结附录附录A
人工神经网络的主要研究工作附录B
BP神经网络实现太阳黑子数量预测源程序附录C
Hopfield神经网络实现图像自联想记忆源程序附录D
模拟退火算法实现TSP源程序附录E
ART1神经网络源程序参考文献
显然，目前所建立的信息处理系统实际上就是模仿生物神经网络，所以称为人工神经网络。但同时也必须注意：尽管人工神经网络是对大脑结构的模仿，但这种模仿目前还处于较低的水平，它只是对生物神经网络的简化、抽象和模拟。
目前，关于人工神经网络还尚未有一个严格的、统一的定义，不同的科学家从各个不同侧面指出了人工神经网络的特点。例如，美国神经网络学家Hecht
Nielsen关于人工神经网络的定义是：“人工神经网络是由多个非常简单的处理单元彼此按照某种方式相互连接形成的计算机系统，该系统是靠其状态对外部输入信息的动态响应来处理信息的。”美国国防部高级研究计划局关于人工神经网络的定义是：“人工神经网络是一个由许多简单的并行工作的处理单元组成的系统，其功能取决于网络的结构、连接强度以及各个单元的处理方式。”
从以上解释中可以看出，人工神经网络已经完全不同于一般的计算机。在一般计算机中，通常有一个中央处理器，它可以访问其存储器。中央处理器可以取一条指令和该指令所需要的数据，并执行该指令，最后将计算结果存入指定的存储单元中，其中的任何动作都按照确定的操作程序，并按照串行方式进行。而人工神经网络中的操作却不是串行的，也不是预先确定的，因为它根本没有确定的存储器，而是由许多互相连接的简单处理单元组成的，其中每个处理单元的功能只是计算其所有输入信号的加权和，当该和值超过一定的阈值时，输出呈现兴奋状态（高电平）；和值低于一定的阈值时，输出呈现抑制状态（低电平）。人工神经网络并不执行任何指令序列，它对并行加载的输入信号按照并行方式进行处理和响应，结果也并不保存在特定的存储单元中，但当人工神经网络达到某种平衡状态后，这个平衡状态就是所要的结果。
人工神经网络的操作通常分为两类：一类是训练学习操作；另一类是正常操作或回忆操作。执行训练学习操作时，将要教给神经网络的信息（外部输入）作为神经网络的输入和要求的输出，使网络按照某种规则（称为训练算法）调节各个处理单元之间的连接权值，直到在输入端输入给定信息，神经网络能产生给定输出为止。这时，各个连接权值已经调节好，网络训练完成。而正常操作过程，是针对已经训练好的神经网络进行的，在为训练好的神经网络输入一个信号时，就可以回忆出相应的输出结果。
　　 人工神经网络是一门新兴交叉学科，它从人脑的生理结构出发，探讨人类智能活动的机理，对人类智能进行模拟。随着对人脑生物神经网络的深入了解，人工神经网络的研究获得了长足发展。自20世纪80年代中后期以来，人工神经网络的研究吸引着众多不同领域的研究人员，在人工神经网络模型、网络的拓扑结构、学习算法和运行机制等方面取得了很多突破性进展。人工神经网络在组合优化、模式识别、图像处理、自动控制、机器人控制、信号处理等应用领域也获得了成功，显示出了巨大的潜力。
目前，人工神经网络的研究和应用方兴未艾，已经成为人工智能学科的一个重要研究方向和研究热点。为了适应人工神经网络的发展形势，需不断探索和研究人工神经网络的基本理论，普及人工神经网络的基础知识，培养人工神经网络应用和研究型人才。作者在多年来为研究生讲授“人工神经网络”课程讲义的基础上，结合部分相关研究成果，并参考国内外学者编著的相关书籍和文献资料撰写完成此书，力图为高等院校计算机科学与技术、电子、通信与自动控制等相关专业的研究生和高年级本科生，以及相关专业领域的科研人员和工程技术人员提供一本系统介绍人工神经网络基本理论和典型模型的教材和参考书籍。
在本书的编写过程中，注重了内容的选择和编排，围绕从理论到实践的主线，从介绍人工神经网络的基本概念、背景和历史人手，以人工神经网络模型信息处理性能的三个关键特性作为基础，以网络结构、学习算法、工作原理以及应用实例为核心详细介绍典型人工神经网络模型，以人工神经网络应用开发设计方法和实现带动理论联系实践，并通过对人工神经网络发展的简介启迪读者进行更深人的研究和应用开发。
全书共分10章。第1章介绍人工神经网络的基本概念、发展历史、特点、功能、主要研究方向和应用领域，并对人工神经网络技术和基于符号的人工智能技术及传统计算技术进行了比较；第2章介绍生物神经元的结构与功能，提出了人工神经元的数学模型、常用的转移函数、最早的M-P人工神经元模型，以及人工神经网络的互连结构和学习方式及规则；第3章介绍早期的感知机模型和自适应线性元件（ADALINE）的拓扑结构、处理单元模型及学习算法；第4章介绍采用误差反向传播学习算法的BP神经网络的提出、基本结构及处理单元的数学模型，以及标准BP学习算法的数学基础、局限性及改进和BP神经网络的主要能力及两个应用实例；第5章介绍离散型和连续型Hopfield神经网络的基本结构、处理单元模型、能量函数和状态，离散型Hopfield神经网络的运行规则、连接权值设计和信息存储容量，以及应用于联想记忆的离散型Hopfield神经网络和应用于优化计算的连续型Hopfield神经网络的两个实例；第6章介绍随机型神经网络及模拟退火算法，Boltzmann机的网络结构、处理单元模型、能量函数、Boltzmann分布、运行规则以及学习规则；第7章介绍自组织神经网络的提出、基本竞争学习的概念和规则，以及自适应共振理论神经网络的提出、特点和两种模型：ARTI神经网络和ART2神经网络；第8章介绍人工神经网络应用的特点、适用范围和设计开发过程，并介绍人工神经网络模型的选取、设计和实现；第9章介绍人工神经网络实现的发展历史、两种不同的实现方案的分类方法，以及人工神经网络的虚拟实现。
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