具体描述
本书较全面系统地介绍了应用人工神经网络和遗传算法解决水科学问题的最新研究成果。在理论方面：将人工神经网络技术应用于解决复杂、模糊、高度非线性洪水、水沙的预测预报问题，提出了基于人工神经网络的峰值识别理论，采用遗传算法优化神经网络的初始权重，实现了人工神经网络与遗传算法的有机结合。在应用方面：研制了基于人工神经网络与遗传算法理论的洪水预报系统和多泥沙洪水预报系统。此外，作者在调查和分析国内外大量研究成果的基础上，综述了人工神经网络技术在水资源预报和优化调度、环境污染预测、卫星和遥感图像的识别等方面的应用。本书结合实例，深入阐述了神经网络技术和遗传算法理论、方法、最新成果在水科学领域的应用，是理论联系应用实际的经验总结。本书适用于水利、气象、环境、遥感信息领域的技术和科研人员，对人工智能和优化技术应用研究的有关学者、高校师生有重要的参考价值。
图书简介：水资源管理与新兴技术展望 书名：水资源系统中的前沿建模与决策支持 作者： 领域资深专家团队 出版社： [此处填写一个权威的水科学或工程学专业出版社名称] 出版日期： [此处填写一个未来年份] --- 1. 导言：全球水挑战与数字化转型的大背景 当前，全球水资源正面临着前所未有的压力。气候变化加剧了极端水文事件（如洪涝与干旱）的频率和强度；人口增长与城市化进程对水安全提出了更高的要求；水污染与生态系统的退化威胁着水环境的可持续性。传统的基于经验和线性模型的管理方法，已难以应对水系统的复杂性、非线性和不确定性。 在此背景下，将先进的信息技术、数据科学与水科学深度融合，构建高精度、高适应性的水资源管理与决策支持系统，成为推动水行业实现可持续发展的必然趋势。本书聚焦于当前水科学领域中，除传统神经网络（如BP、RBF、LSTM等标准结构）和经典遗传算法（如标准GA、轮盘赌选择、单点交叉等）之外，那些正在快速发展并展现出巨大应用潜力的前沿建模与优化技术。 本书旨在为水资源规划师、环境工程师、水文气象研究人员以及从事水环境模拟的学者，提供一个全面、深入的技术视野，指导他们如何选择和应用最适合解决复杂水科学问题的非传统计算工具和数据驱动模型。 2. 本书核心内容概览：超越经典范式 本书摒弃了对成熟的、已被广泛收录于基础教材中的神经网络和遗传算法基础原理的重复阐述，转而深入探讨那些在解决高维、非线性、时空耦合的水科学难题中表现出卓越性能的替代性或增强型计算范式。 全书分为四个主要部分，详细阐述了四大类关键技术及其在水科学具体应用中的实践细节。 第一部分：深度学习的后继者——超越标准网络结构的深度模型 本部分侧重于那些在处理复杂时空序列和空间数据时，表现出更强鲁棒性和特征提取能力的深度学习架构，它们在网络结构、激活函数或训练机制上与传统多层感知机（MLP）或标准循环网络（RNN）有显著区别。 1. 图神经网络（GNN）在水资源网络中的应用： 探讨如何将水资源系统（如流域、灌溉网络、供水管网）建模为图结构。重点介绍图卷积网络（GCN）、图注意力网络（GAT）在预测河流流量、识别污染源扩散路径、以及优化管网漏损检测方面的潜力。分析如何有效编码节点特征（如地理信息、水质参数）和边特征（如管道长度、坡度）。 2. 基于注意力机制的序列建模： 深入研究Transformer架构（及其在时间序列上的变体，如Informer, Autoformer）在长期水文预报中的应用。重点分析自注意力机制如何捕捉水文时间序列中遥远的依赖关系，有效克服传统RNN/LSTM的梯度消失问题。 3. 物理信息神经网络（PINN）的集成： 阐述如何将已知的物理定律（如圣维南方程、扩散方程）作为约束项嵌入到神经网络的损失函数中，实现数据驱动与物理约束的混合建模。这对于在数据稀疏的流域进行高精度水动力学模拟至关重要。 第二部分：进化计算的创新驱动——超越经典遗传算法的优化工具 本部分关注于在复杂、多目标、高耦合的水资源优化问题中，超越标准遗传算法（GA）的现代或混合式群体智能优化方法。 1. 群集智能算法（Swarm Intelligence）： 详细介绍粒子群优化（PSO）、灰狼优化（GWO）、鲸鱼优化算法（WOA）等在水库调度、水资源配置优化中的应用机理。强调这些算法在快速收敛性和全局搜索能力上的优势。 2. 多目标优化与帕累托前沿： 重点讨论NSGA-II（或更先进的如MOEA/D）等算法在解决水资源管理中的多目标冲突（如防洪目标与生态基流目标之间的权衡）时的实施细节。分析如何有效地评估和选择帕累托最优解集。 3. 混合优化与自适应机制： 探讨如何将局部搜索算子（如模拟退火SA、牛顿法）与全局群体搜索算法相结合，形成混合优化策略，以提高在复杂水文参数估计中的精度和效率。 第三部分：数据驱动下的不确定性量化与风险评估 在水科学中，不确定性是核心挑战。本部分探讨了如何利用先进的概率模型和集成方法来量化和管理这些不确定性，而不是仅仅追求点估计。 1. 贝叶斯方法与层次化建模： 介绍贝叶斯网络（BN）在决策树构建和因果关系推断中的应用，特别是在水质风险评估和突发污染事件溯源中的优势。讨论如何构建层次化的贝叶斯模型来整合不同尺度和来源的数据。 2. 集成学习与模型校准： 重点介绍随机森林（Random Forest, RF）、梯度提升机（GBM）在水文情景模拟和参数敏感性分析中的应用。分析如何利用这些集成模型来评估不同输入变量对输出结果的相对贡献度。 3. 模糊集合论在水资源评价中的扩展应用： 探讨如何利用模糊逻辑和柔性推理来处理水质标准、生态需水等具有模糊边界的概念。 第四部分：具体应用案例与技术集成 本书的最后部分将前述的技术工具应用于具体的、具有挑战性的水科学领域，展示技术集成和跨学科协作的成果。 1. 地下水资源动态模拟与渗漏检测： 采用图神经网络与PINN结合的方式，对大型含水层系统进行高精度状态估计和动态补给源识别。 2. 城市内涝风险的实时预测与优化： 利用Transformer模型对高频气象雷达数据进行处理，结合先进的进化算法对城市排水系统的泵站和溢流口进行实时调度优化。 3. 水资源可持续分配的复杂博弈论模型： 探讨如何使用先进的优化算法来求解跨区域、跨行业的水资源分配冲突，实现社会经济效益的最大化。 3. 读者定位与本书价值 本书内容深度和广度均高于入门级教材，定位于高级研究人员、水利部门高级工程师、研究生（硕士及以上）以及致力于水信息学交叉研究的专业人士。 本书的独特价值在于： 它提供了一个清晰的路线图，指导读者如何从传统的、相对受限的计算工具中“毕业”，掌握那些能够真正应对当前全球水危机复杂性的下一代数据科学和优化技术。通过大量的案例分析和算法对比，读者将能够掌握将这些前沿技术转化为实际工程决策的能力。本书是连接理论创新与水实践应用之间一座重要的桥梁。
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