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水文地质参数智能优化计算PDF电子书下载

天文地球

• 作 者：张勇，党承华，东栋，张广宇着
• 出 版 社：北京：科学出版社
• 出版年份：2019
• ISBN：9787030617187
• 页数：335 页

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第一章 基本概念与定义1

第一节 基本概念1

第二节 水文地质参数2

第三节 抽水试验4

一、抽水试验的目的、分类4

二、抽水试验资料的整理及水文地质参数计算5

第二章 智能算法简介6

第一节 粒子群优化算法6

一、标准粒子群算法6

二、标准粒子群算法流程7

三、参数设置7

第二节 蚁群算法9

一、蚁群算法概述9

二、基本蚁群算法9

三、蚁群算法函数极值寻优实现步骤及流程10

四、计算参数的选择11

第三节 模拟退火算法11

一、模拟退火算法概述11

二、模拟退火算法原理12

三、模拟退火算法的基本思想12

四、模拟退火算法流程13

五、计算参数的选择13

第四节 遗传算法14

一、遗传算法概述14

二、遗传算法基本原理14

三、遗传算法计算流程15

四、计算参数的选择16

第五节 差分进化算法16

一、差分进化算法概述16

二、差分进化算法原理17

三、差分进化算法流程17

四、计算参数的选择17

第三章 承压完整井非稳定流抽水试验19

第一节 无界承压含水层完整井流19

一、泰斯（Theis）非稳定流19

二、井函数W（u）的近似解21

三、井函数W（u）的数值解22

第二节 Theis降深-时间配线法24

一、Theis降深-时间配线法求解水文地质参数24

二、计算例题3.126

三、标准粒子群优化配线求解水文地质参数27

四、基于标准PSO算法的降深-时间优化配线法计算实例29

五、PSO算法参数取值影响分析33

第三节 Theis降深-距离配线法35

一、Theis降深-距离配线法求解水文地质参数35

二、计算例题3.236

三、带压缩因子粒子群（YSPSO）优化配线求解水文地质参数38

四、基于YSPSO算法的降深-距离优化配线法计算实例38

五、YSPSO算法参数取值影响分析42

第四节 Theis降深-时间距离配线法43

一、Theis降深-时间距离配线法求解水文地质参数43

二、计算例题3.344

三、线性递减权重粒子群（LinWPSO）优化配线求解水文地质参数47

四、LinWPSO算法降深-时间距离优化配线法计算实例48

五、LinWPSO算法参数取值影响分析55

第五节 Theis降深-距离时间配线法57

一、Theis降深-距离时间配线法求解水文地质参数57

二、计算例题3.458

三、带压缩因子的粒子群（YSPSO）算法实现降深-距离时间优化配线60

第六节 雅各布（Jacob）降深-时间直线图解法62

一、降深-时间直线图解法求解水文地质参数62

二、计算例题3.563

三、基于最小二乘法的自动优化Jacob降深-时间直线图解法64

四、基于最小二乘法的自动优化Jacob降深-时间直线图解法计算实例64

第七节 雅各布（Jacob）降深-距离直线图解法66

一、降深-距离直线图解法求解水文地质参数66

二、计算例题3.667

三、基于最小二乘法曲线拟合的降深-距离直线图解法68

四、基于最小二乘法曲线拟合的降深-距离直线图解法计算实例68

第八节 雅各布（Jacob）降深-时间距离直线图解法69

一、降深-时间距离直线图解法求解水文地质参数69

二、计算例题3.770

三、基于最小二乘法曲线拟合的降深-时间距离直线图解法70

四、基于最小二乘法曲线拟合的降深-时间距离直线图解法计算实例70

第九节 水位恢复法72

一、水位恢复法求解水文地质参数72

二、计算例题3.873

三、基于最小二乘法的水位恢复直线图解法74

四、基于最小二乘法的水位恢复直线图解法计算实例75

第十节 大直径井抽水试验优化配线76

一、Papadopulos和Cooper（1967）大直径井非稳定流基本理论76

二、Papadopulos和Cooper（1967）大直径井配线法求解水文地质参数78

三、计算例题3.979

四、改进的SAPSO算法大口井优化配线求解水文地质参数79

第十一节 各向异性介质中的完整井流84

一、Papadopulos模型解84

二、Papadopulos模型配线法求解水文地质参数85

三、计算例题3.1 086

四、标准粒子群优化（PSO）配线求解各向异性介质含水层水文地质参数88

五、SA+PSO混合算法求解各向异性介质含水层水文地质参数93

六、不同优化方法分析对比94

第四章 定降深承压完整井非稳定流抽水试验96

第一节 无越流定降深单井非稳定流G（λ）-λ标准曲线配线法96

一、G（λ）-λ标准曲线配线法求解水文地质参数96

二、井函数G（λ）的近似解98

三、传统G（λ）-λ标准曲线配线法计算实例98

四、自适应惯性权重粒子群（SAPSO）定降深抽水试验优化配线法101

五、自适应惯性权重粒子群算法优化配线法计算实例一102

六、自适应惯性权重粒子群算法优化配线法计算实例二105

第二节 直线图解法109

一、直线图解法求解水文地质参数109

二、基于最小二乘法曲线拟合的直线图解法110

三、计算实例111

第三节 第一类越流系统定降深非稳定流标准曲线配线法112

一、G（λ,rw/B）-λ标准曲线配线法基本原理112

二、RandWPSO配线法求解水文地质参数114

三、随机权重粒子群G（λ,rw/B）-λ，Q-t优化配线法计算实例115

第五章 直线边界附近的单井非稳定流抽水试验120

第一节 直线隔水边界附近的单井非稳定流120

一、标准曲线配线法求解水文地质参数120

二、遗传算法优化配线求解水文地质参数123

三、隔水边界遗传算法优化配线法计算实例分析124

第二节 直线补给边界附近的单井非稳定流129

一、标准曲线配线法求解水文地质参数129

二、基于随机权重粒子群（RandWPSO）优化配线求解水文地质参数132

三、基于RandWPSO算法的补给边界降深-距离优化配线法计算实例132

第六章 第一类越流系统非稳定流抽水试验136

第一节 第一类越流系统非稳定流抽水试验标准曲线配线法136

一、第一类越流系统标准曲线配线法求解水文地质参数136

二、Hantush和Jacob井函数W（u,r/B）近似解139

三、Hantush和Jacob井函数W（u,r/B）数值解的推导141

四、学习因子同步变化粒子群（LnCPSO）优化配线求解水文地质参数143

五、学习因子同步变化粒子群算法越流系统降深-时间配线法计算分析144

六、LnCPSO算法参数取值影响分析149

第二节 定点喂食粒子群优化算法（LFPSO）151

一、问题的提出151

二、定点喂食的思路151

三、计算公式及实施步骤152

四、定点喂食粒子群LFeHPSO算法优化配线法计算步骤153

五、LFeHPSO算法优化配线计算实例154

第三节 根据稳定状态抽水试验资料确定水文地质参数156

一、传统标准曲线配线法求解水文地质参数156

二、蚁群算法优化（ACO）配线求解水文地质参数159

三、基于蚁群算法的越流系统稳定流优化配线计算实例159

四、免疫算法（Immune）的越流系统稳定流优化配线162

五、基于随机权重粒子群的越流系统稳定流优化配线计算分析164

第七章 第二类越流系统非稳定流抽水试验166

第一节 基本情况166

第二节 根据短时间抽水试验资料求解水文地质参数167

一、配线法求解水文地质参数167

二、弱透水层弹性释水越流井函数H（u，β）的数值解169

三、自适应惯性权重粒子群（SAPSO）优化配线求解水文地质参数171

四、自适应惯性权重粒子群算法优化配线计算分析172

五、基于定点喂食的粒子群算法（LFPSO）例题计算分析178

第三节 根据长时间抽水试验资料求解水文地质参数181

第八章 潜水完整井非稳定流抽水试验183

第一节 考虑迟后疏干的博尔顿（Boulton）模型183

一、传统博尔顿配线法183

二、Boulton井函数的数值计算及近似处理186

三、传统博尔顿配线法计算例题8.1187

四、基于随机权重粒子群（RandWPSO）的Boulton模型优化配线法193

五、潜水非稳定流Boulton模型RandWPSO算法优化配线计算实例194

六、基于定点喂食的随机权重粒子群算法优化（LFRandWPSO）配线计算流程206

七、LFRandWPSO算法优化配线计算分析207

第二节 其他Boulton模型实例优化配线计算分析210

一、5套潜水非稳定流抽水试验资料LFRandWPSO算法优化配线分析210

二、Boulton模型粒子群优化配线算法的改进221

第三节 考虑含水层各向异性及迟后疏干的纽曼（Neuman）模型232

一、Neuman配线法232

二、Neuman井函数的求解233

三、先配B曲线后配A曲线配线法计算步骤及计算例题245

四、先配A曲线后配B曲线配线法计算步骤及计算例题257

第四节 不同Neuman配线法求解的差异性分析260

一、Neuman配线法的配线类型261

二、不同Neuman配线方法计算结果分析261

第九章 承压非完整井非稳定流抽水试验263

第一节 承压非完整井标准曲线配线法基本原理263

一、承压非完整井非稳定流基本方程263

二、非完整井井函数的求解264

第二节 根据抽水试验资料确定水文地质参数269

一、承压非完整井配线计算步骤270

二、承压非完整井计算例题9.1271

第三节 随机权重粒子群非完整井优化配线求解文地质参数272

一、基于随机权重粒子群非完整井优化配线求解水文地质参数272

二、基于RandWPSO算法的非完整井优化配线计算实例272

第十章 其他水文地质参数智能优化求解278

第一节 承压含水层微水试验278

一、承压含水层微水试验配线法求解水文地质参数278

二、基于线性递减权重粒子群优化（LinWPSO）配线求解水文地质参数282

三、线性递减权重粒子群算法优化配线计算实例282

第二节 弥散系数智能优化配线法285

一、标准曲线配线法285

二、蚁群算法优化配线求解弥散系数289

三、基于蚁群算法的弥散系数优化配线计算分析289

四、基于标准粒子群（PSO）的弥散系数优化配线计算分析293

五、基于差分进化的弥散系数优化配线计算分析296

参考文献299

附录302

附录1 降深-时间配线法302

附录2 降深-距离配线法306

附录3 降深-时间距离配线法310

附录4 降深-距离时间配线法315

附录5 Jacob降深-时间直线图解法320

附录6 Jacob降深-距离直线图解法325

附录7 Jacob降深-时间距离直线图解法326

附录8 水位恢复直线图解法327

附录9 无越流定降深非稳定流SAPSO算法优化配线329

附录10 定降深、变流量直线图解法334

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• 《强磁场下的基础科学问题》中国科学院编 2020
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摘要：本文以“水文地质参数智能优化计算.pdf电子书版文档下载”为中心，详细阐述了该文档在智能优化计算方面的应用、原理、优势以及实际应用案例，旨在为读者提供全面了解水文地质参数智能优化计算的方法和思路。

1、应用领域

水文地质参数智能优化计算在水资源管理、环境保护、工程建设等领域具有广泛的应用前景。首先，在水资源管理方面，通过对水文地质参数的智能优化计算，可以更准确地预测水资源分布和变化趋势，为水资源规划、调配提供科学依据。其次，在环境保护领域，智能优化计算有助于评估污染物的迁移转化规律，为污染治理提供决策支持。最后，在工程建设领域，智能优化计算可以优化地下工程布局，提高工程安全性。

具体应用案例包括：某地区水资源规划与调配、某流域水污染治理、某城市地下管网优化设计等。

此外，智能优化计算在农业、气象、地质勘探等领域也具有潜在的应用价值。

2、计算原理

水文地质参数智能优化计算主要基于人工智能、机器学习等技术。首先，通过收集大量水文地质数据，构建水文地质模型，实现对水文地质参数的预测。其次，利用机器学习算法对模型进行优化，提高预测精度。最后，通过智能优化算法对水文地质参数进行优化，实现水资源、环境保护、工程建设等领域的应用。

计算原理主要包括以下步骤：数据收集与处理、模型构建、机器学习与优化、智能优化计算。

其中，数据收集与处理是基础，模型构建是核心，机器学习与优化是关键，智能优化计算是目的。

3、优势特点

与传统的计算方法相比，水文地质参数智能优化计算具有以下优势特点：

1）高精度：智能优化计算能够提高水文地质参数预测的精度，为决策提供更可靠的依据。

2）高效性：智能优化计算能够快速处理大量数据，提高计算效率。

3）智能化：智能优化计算能够自动调整模型参数，实现自适应优化。

4）可扩展性：智能优化计算能够适应不同领域、不同场景的应用需求。

4、实际应用案例

以某地区水资源规划与调配为例，通过水文地质参数智能优化计算，实现了以下成果：

1）预测了该地区未来10年的水资源分布和变化趋势。

2）优化了水资源调配方案，提高了水资源利用效率。

3）为该地区水资源规划提供了科学依据。

此外，智能优化计算在环境保护、工程建设等领域也取得了显著成果。

总结：

本文详细阐述了水文地质参数智能优化计算的应用、原理、优势以及实际应用案例，为读者提供了全面了解该领域的方法和思路。随着人工智能、机器学习等技术的不断发展，水文地质参数智能优化计算将在更多领域发挥重要作用。

本文由nayona.cn整理

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