文档介绍：梯级泵站优化运行智能决策支持方法研究及应用昵胙镏荽笱Чぱ妒垦宦畚王娟妮导师:培养单位:专业方向:研究方向:李开荣扬州大学管理科学与工程管理信息系统月
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摘要近年来随着人工智能技术的不断发展,智能决策支持方法体系和智能化程度都得到了显著的提高,并且逐步应用于生产和社会生活各个方面,辅助决策者做出满意选择。我国泵站不仅在电能消耗中占比例较大,而且更是一个动态复杂的系统,面对很多复杂多变的因素,如果能将智能决策方法应用于该领域,将会产生很大的实用价值。本文针对泵站运行中的能耗问题展开研究,运用智能决策支持方法对梯级泵站优化运行进行分析。论文主要工作如下:一、将基于本体的知识表示方法运用到梯级泵站优化运行智能决策方法中。本文在构建知识库时采用了基于本体的知识表示方法,并且在构建决策支持系统时采用了内容知晓技术,以实现对特定任务进行正确决策。决策支持系统中各个功能嗷バ毯献鳎缓蠼新呒评砼卸希酝瓿啥允菘獾牟檠知识库的访问,对数据的计算,并最终给出计算结果。二、本文采用最短路径算法解决梯级泵站间的优化问题,将泵站运输调度研究中碰到的问题转化为求解最短路径问题。然后对其进行较深入的研究,建立了泵站站间的最短路径的基本模型图,并以南水北调东线工程为例,给出了最短路径模型在决策支持系统的应用。三、本文应用软件,采用镅阅D馐迪痔菁侗站优化运行系统。系统应用搜集的泵站数据、参数进行模拟运行,取得了不错的效果,证明了本文提出的梯级泵站优化运行智能决策方法是行之有效的。关键词:梯级泵站;内容知晓技术;最短路径算法;多际
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目录第一章绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。第三章基于本体的智能决策知识表示摘要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯选题背景⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯研究意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.国内外研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...!.悄芫霾咧С址椒ㄑ芯肯肿础论文的主要工作⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。第二章相关理论概述⋯。智能决策方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..梯级泵站优化运行方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯基于本体的知识表示⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯基于本体的知识表示原理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯基于知识表示的应用⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.:⋯⋯⋯⋯内容知晓技术⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯王娟妮:梯级泵站优化运行智能决策支持方法研究及应用⋯...⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.
第四章泵站运行决策中的最短路径算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯泵站优化的改进算法——最短路径算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第五章梯级泵站优化运行智能决策支持方法设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。参考文献⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.攻读硕士学位期间发表的学术论文目录⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..扬州大学学位论文原创性声明和版权使用授权书⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯站内单机组优化模型及求解方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯站内相同型号多机组优化模型及求解方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯站间优化模型及求解方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.梯级泵站优化运行智能决策支持方法的理论架构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯梯级泵站优化运行智能决策支持方法的模型总体设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯泵站优化运行智能决策支持方法各功能模块设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.谜菊灸诨楣芾鞟⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.谜菊灸诨樾畔⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。.谜菊灸诨榻涌贏⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.系统实现⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯未来展望⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯