劉衛林、劉麗娜編著的《基於智能計算技術的水
資源配置繫統預測評價與決策》針對傳統繫統分析理
論、數學模擬技術和繫統優化方法等在解決水資源配
置繫統中各類高維、非線性、不確定性等復雜問題上
的局限性，以南水北調河北省受水區為研究對像，以
水資源配置為主線，對混沌理論、前饋神經網絡、支
持向量機、遺傳算法、粒子群算法、多目標粒子群算
法及其混合繫統等現代智能技術在水資源配置繫統中
的應用進行了較為深入的研究和探索。全書以理論與
實例相結合，內容翔實，層次分明，具有較強的實用
性。
本書可作為高等院校水文水資源及相關專業高年
級本科生、研究生的教學參考書，也可供從事水文水
資源、繫統工程等相關專業的研究者參考。

前言
第1章 緒論
1.1 研究背景及意義
1.2 水資源繫統中的智能計算技術研究進展
1.2.1 智能計算技術在徑流預測中的應用
1.2.2 智能計算技術在需水預測中的應用
1.2.3 智能計算技術在水資源優化配置中的應用
1.2.4 水資源脆弱性評價研究進展
1.2.5 當前研究存在的問題及發展趨勢
1.3 本書主要內容
第2章 降雨徑流繫統混沌特性分析方法
2.1 引言
2.2 徑流序列的混沌特性判別原理及方法
2.2.1 功率譜分析
2.2.2 BSD統計量
2.2.3 Cao方法
2.2.4 Lyapunov指數
2.2.5 關聯維數
2.2.6 Kolmogorov熵
2.3 應用實例
2.3.1 功率譜定性分析
2.3.2 BSD非線性檢驗
2.3.3 混沌特性的定量識別
2.4 本章小結
第3章 基於多變量相空間重構的徑流預測神經網絡模型
3.1 引言
3.2 多變量相空間重構
3.2.1 多變量相空間重構
3.2.2 單變量相空間重構參數的選取
3.3 基於多變量相空間重構的徑流預測神經網絡模型
3.3.1 偏*小二乘回歸
3.3.2 PSO優化的神經網絡模型
3.3.3 建模步驟
3.4 應用實例
3.4.1 確定相空間飽和嵌入維數m和延滯時間r
3.4.2 用PLS提取主成分
3.4.3 建立網絡
3.4.4 預測
3.5 本章小結
第4章 基於混合智能算法的需水量預測集成方法研究
4.1 引言
4.2 基於粒子群和遺傳的混合智能算法
4.2.1 算法的基本思想
4.2.2 約束條件的處理
4.2.3 算法的實現步驟
4.3 基於混合智能算法優化支持向量機的需水量預測模型
4.3.1 支持向量機基本原理
4.3.2 基於混合智能算法的LS-SVM參數選取
4.3.3 需水量預測的LS-SVM模型
4.4 基於混合智能算法的變權繫數需水量組合預測模型
4.4.1 組合預測模型
4.4.2 需水量預測的變權繫數線性組合模型
4.4.3 需水量預測的變權繫數非線性組合模型
4.5 應用實例
4.5.1 基於混合智能算法優化支持向量機的需水預測
4.5.2 基於混合智能算法優化的需水量組合預測
4.5.3 結果分析
4.6 本章小結
第5章 基於多目標粒子群算法的水資源優化配置研究
5.1 引言
5.2 多目標演化算法基礎
5.2.1 多目標優化基本概念
5.2.2 多目標演化算法基本技術
5.3 基於Pareto*優概念的多目標粒子群算法
5.3.1 多目標粒子群算法的關鍵問題
5.3.2 約束處理
5.3.3 算法設計
5.3.4 數值分析
5.4 多目標粒子群算法在水資源繫統優化配置中的應用
5.4.1 水資源繫統多目標優化配置模型的建立
5.4.2 基於多目標協同進化粒子群算法的非劣解集生成
5.5 水資源繫統多目標非劣解集評價
5.5.1 基於K-均值聚類的非劣解集代表性個體選取
5.5.2 基於支持向量機的水資源繫統多目標非劣解集評價
5.5.3 基於信息熵的水資源繫統多目標非劣解集評價
5.5.4 基於偽權重向量的水資源繫統多目標非劣解集評價
5.5.5 實例分析
5.6 本章小結
第6章 基於粒子群投影尋蹤插值模型的水資源繫統脆性分析
6.1 引言
6.2 水資源繫統脆性分析
6.2.1 水資源繫統脆性結構模型
6.2.2 水資源繫統脆性關聯模型
6.2.3 水資源繫統脆性風險模型
6.3 基於復雜繫統脆性理論的水資源繫統廣義脆弱性
6.3.1 脆弱性
6.3.2 水資源繫統的廣義脆弱性
6.3.3 水資源繫統廣義脆弱性的概念模型
6.3.4 水資源繫統廣義脆弱性評價模型
6.4 應用實例
6.4.1 模型的建立
6.4.2 結果分析
6.5 本章小結
第7章 總結與展望
7.1 總結
7.1.1 主要研究結論
7.1.2 創新點
7.2 展望
參考文獻