用遗传法确定水电站自动发电计划

本文简介了基因遗传算法（ＧｅｎｅｔｉｃＡｌｇｏｒｉｔｈｍ），并针对水电站厂内经济运行的特点，建立了求解数学模型，阐明了ＧＡ法的实际操作步骤，并利用ＧＡ法对那板水电站和柘溪水电站进行了实际计算。

GA适线法软件设计在水文频率计算中的应用

提出用遗传算法实现水文频率计算参数优化的新方法，给出了遗传算法的具体寻优步骤以及软件设计的新思想．仿真研究的结果表明该优化算法搜索效率高，具有很强的鲁棒性．

洪水优化调度模型及其应用研究

多级变基爬山法在寻优计算中，其出发点（基点）不是固定不变的，它随着时段、水库运行状态、爬山的级数不同而异。因此，利用该方法研究的洪水优化调度决策模型及其求解方法，若以时段初的水库水位为决策变量，则爬山开始的基准水位将随着时段、天然来水、时段末水库蓄水状态等的不同而不同。柘溪水库洪水优化调度决策模型为柘溪水电站防洪决策支持系统模型库中的一个重要模型。运用此模型优化调度的效益计算表明，柘溪水电站发电量增长率为7．64％；并可减少洪灾损失，充分发挥水库的综合利用效益。该课题的研究有重要的理论意义和经济价值。

一种变参数目适应流量演算法及应用

本文建立了一变参数自适应流量演算法以求非线性解或准线性解，提出了模型的参数识别法，并利用假设检验确定模型阶数ｎ．

用专家系统(ES)自动选择流域单位线

为了解决传统的使用单位线法中过于简化的问题,本文提出了一种用专家系统逐时段自动选择单位线的新方法.首先研究了流域降雨特征与单位线的关系;研究ES的知识的表示形式及知识库的结构;并基于最新国际开发软件系统Power Builder(以下简称PB),研究ES推理机的工作原理;最后给出ES在防洪决策支持系统(简称FcDSS)中的应用结果.

用ARMAX模型与多层BP网络进行河道流量演算

本文分别给出了将ARMAX模型及多层BP网络应用于流量演算中模型参数确定的方法；提出了一种可进行误差实时校正的改进ARMAX模型，并认为该模型实质上是一种特殊的两层BP网络；最后用一个实际的算例将改进ARMAX模型与多层BP网络两种方法进行对比分析。

山区雨水集流技术研究(英文)

根据实地调研资料，总结了山区及丘陵地区雨水集流技术，分析了雨水直接利用技术的作用和存在的不足，提出了有效利用雨水资源及雨水集流技术的建议和途径．

一种新型专家系统及在洪水预报中的应用

引入了模糊综合评判的概念和交互式知识获取的思想，提出了一种新型的专家系统；针对洪水预报的特点，设计了两个各自独立的功能模块以实现对预报结果的综合分析和知识的半自动获取．

流域汇流的非线性分析及基于ANN流域汇流预报模型

基于Ｖｏｌｔｅｒｒａ积分级数对流域汇流的非线性分析后，提出基于人工神经元网络（ＡＮＮ）的流域汇流预报模型，以提高径流预报精度．

水电站厂内经济运行基因遗传算法模型

水电站厂内经济运行（ＥＯＨ）的数学模型是一类非线性、混合０－１规划问题，用ＧＡ算法求解该问题，速度快，而且可同时在时域和空间上分别求出机组开停机计划和机组组合及负荷分配优化运行结果；可满足水电站厂内经济运行实时性的要求。计算结果表明，经济运行效益可提高３％。

新型防洪减灾决策支持系统的设计与应用

提出了一种新的防洪减灾决策支持系统（ＦＣＤＳＳ），即利用地理信息系统（ＧＩＳ）处理空间尺度的数据，结合流域降雨径流模型和洪水控制模型等协调解决模型的输入与输出数据间的关系，分析灾害损失和风险程度，为水利、电力等部门提供更直接有效的决策支持服务．研究成果已在资水流域等得到了应用。

水电机组控制系统的可视化建模与仿真

利用机组全特性曲线建立了水轮机非线性数学模型，并运用国际上先进的仿真软件ＳＩＭＵＬＩＮＫ对水电机组控制系统进行了可视化建模与仿真研究．所建立的仿真系统吸取了模块化设计思想，具有很强的开放性和可移植性，模型的结构易于修改和重构，能适应水电站个性强的特点．仿真试验结果表明该软件确实给数字仿真提供了强有力的分析手段．

B/S与C/S模式相结合的大坝安全远程专家会诊系统设计

阐述了大坝安全远程专家会诊系统的体系结构和功能,提出了一种基于新型网络模式的系统解决方案及设计方法。B/S与C/S模式相结合,既发挥了B/S模式方便灵活的特点,又利用了C/S模式交互性好、安全性高等优点,使系统具有较高的综合性能。

ARMAX模型与多层BP网络流量演算法比较

分别给出了将ＡＲＭＡＸ模型及多层ＢＰ网络应用于流量演算中模型参数确定的方法；提出了一种可进行误差实时校正的改进ＡＲＭＡＸ模型，并认为该模型实质上是一种特殊的两层ＢＰ网络；用一个实际算例将改进ＡＲＭＡＸ模型与多层ＢＰ网络两种方法作了对比分析．

基于网络的“大学专业英语”可进化教学系统

为改变大学专业英语教学枯燥、呆板的弊端 ,从生物进化论学说中汲取“进化”的精髓 ,设计并应用了基于网络的“大学专业英语”可进化教学系统 ,为学生创造了一个竞争。

水轮发电机组神经网络自适应预测控制

一种水轮发电机组分层神经网络自适应预测控制器，采用多层前向神经网络，由两个分别用于预测和控制的子神经网络组成．提出一种误差反向传播在线实时自变学习率算法．仿真结果表明，该控制器对具有非线性、时变、多变量特性的水轮发电机组，具有良好性能．

大规模参数优化算法及其在R-R模型中的应用

研究并建立一种参数优选的改进遗传算法．该方法是一种隐并行非数值算法，它能较好地处理非线性、多峰、非凸的寻优问题．利用该算法对流域降雨－径流模型的九个参数进行优化，能克服传统优化方法把降雨径流物理过程割裂开来的缺陷；同时可求出产汇流过程参数群的值，实现整体优化．计算结果表明，该算法效果令人满意．

一种新的辨识流域单位线的专家系统及其应用

为克服在使用单位线法中过于简化的缺点,根据流域降雨特征的时空变化,提出了一种用专家系统逐时段辨识单位线的新方法。将该方法应用在柘溪防洪决策支持系统(简称FcDSS)中,结果表明,预报精度有较大的提高。

记忆神经网络洪水预报方法研究

提出一种用于时间序列预测的有网络内部反馈，并按误差学习规则学习的记忆递归神经网络（ＭＲＮＮＭｅｍｏｒｙＲｅｃｕｒｅｎｔＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ）。由于它具有局域递归全局前馈（ＬＲＧＦＬｏｃａｌｙＲｅｃｕｒｅｎｔＧｌｏｂａｌｙＦｅｅｄｆｏｒｗａｒｄ）结构而使网络具有良好动态特性，能自动学习过去的输入，对现在的输出应具有的影响程度，避免了用前馈神经网络（ＦＮＮＦｅｅｄｆｏｒｗａｒｄＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ）预测时依感觉做事的传统定性方法，将其应用于洪水预报，预测精度较高，预测方法简单。

三峡梯级水电站蓄能最大长期优化调度模型及分解算法

建立了三峡梯级水电系统计划期末蓄能最大长期优化调度模型,采用大系统分解协调原理将发电量耦合约束进行了松弛,使各子系统仅是三峡下泻流量的一维优化问题。采用黄金分割法进行子问题的优化搜索,Lagrange乘子的更新则采用了次梯度法。使用三峡水力系统数据进行了数值检验,测试结果表明,文中所提出的模型和算法计算简单、可行、有效,适合于梯级水电长期运行规划的决策支持。