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智能算法在地表水质模型中的应用优化研究
目录
一、内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.2国内外研讨现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
1.2.1智能算法在水质模拟中的进展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
1.2.2地表水质模型的局限性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
1.2.3优化策略的研讨趋势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
1.3研究目标与内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
1.3.1核心目标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
1.3.2关键研讨内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
1.4技术路线与框架．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
1.5创新点与预期成果．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
二、地表水质模型与智能算法基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
2.1地表水质模型的构建原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
2.1.1模型分类及适用性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
2.1.2关键参数与影响因素．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
2.2智能算法理论概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43
2.2.1机器学习算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46
2.2.2深度学习算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47
2.2.3进化计算算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50
2.3传统水质模型的缺陷分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．54
2.3.1计算精度不足．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．56
2.3.2参数率定复杂度．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．57
2.3.3动态适应性差．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．60
三、智能算法与水质模型的融合机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．61
3.1融合框架设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．64
3.1.1数据层融合策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．66
3.1.2模型层耦合方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．69
3.1.3决策层优化路径．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．71
3.2关键技术环节．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．74
3.2.1数据预处理与特征提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．77
3.2.2算法参数自适应调整．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．78
3.2.3多目标协同优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．80
3.3融合模型的适用性评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．82
3.3.1计算效率分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．85
3.3.2鲁棒性验证．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．87
四、基于智能算法的水质模型优化实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．89
4.1优化模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．92
4.1.1输入变量选择与降维．．．．．．．
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