基于GIS与多子群遗传神经网络模型的水位方案优选
Normal water level scheme optimization based on GIS and multi-population genetic neural network model
摘要 水利水电工程决策具有多目标、多层次、多影响因素的特点.针对现有正常蓄水位方案形成过程的不足，建立了基于GIS辅助分析、从蓄水位限值确定到获取方案指标、从方案形成到各方案比选的一整套流程方法.为解决正常蓄水位方案优选的非线性问题，避免综合优选模型中依靠主观经验赋权的人为因素影响，提出将多子群遗传神经网络模型应用于正常蓄水位方案优选.该方法有效减少了人为主观因素的影响，提高了指标权重确定的客观程度，为正常蓄水位方案的优选提供了新思路和解决办法.
收稿日期: 2012-11-20
引用本文:
郜美娜, 严俊, 刘仁义, 张丰. 基于GIS与多子群遗传神经网络模型的水位方案优选[J]. 浙江大学学报（理学版）, 2013, 40(6): 710-715.
链接本文:
http://www.journals.zju.edu.cn/sci/CN/ 或 http://www.journals.zju.edu.cn/sci/CN/Y2013/V40/I6/710
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