检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:王宏伟[1] 张鑫[1] 邱俊楠[1] 孙天青[2]
机构地区:[1]西北农林科技大学水利与建筑工程学院,陕西杨凌712100 [2]中水北方勘测设计研究有限责任公司,天津300222
出 处:《水土保持通报》2012年第2期150-153,共4页Bulletin of Soil and Water Conservation
基 金:国家高技术研究(863)发展计划项目"作物水分亏缺补偿技术"(14110209);国家重大科技支撑项目(2006BAD11B05);西北农林科技大学博士科研启动基金资助项目(01140504);西北农林科技大学科研专项(08080230)
摘 要:对基于多目标遗传算法的水资源优化配置模型进行研究,可为城市水资源可持续利用和规划管理提供一定的参考依据。根据西宁市的水资源实际情况,建立水资源优化配置模型,并利用多目标遗传算法对该区域水资源进行了优化配置。结果表明,在各水平年不同保证率条件下,西宁市水资源经优化配置后的总供水量有所减少,各个水源的供水量亦有不同程度的减少,其中地表水和地下水减少的供水量较为明显。研究结果表明,多目标遗传算法在水资源优化配置中的应用效果较好,优化结果合理可靠。The optimal deployment scheme based on multi-objective genetic algorithm can provide references for urban sustainable utilization and management of water resources.The optimal deployment scheme for Xining City was established according to the actual situation of water resources,and was optimized by using multi-objective genetic algorithm.The results show in different years with various guarantee rates,the supplies of total and individual water resources reduced substantially after optimal deployment,while the reductions in surface water and groundwater were more significant.The application of the multi-objective genetic algorithm in optimizing water resource deployment showed preferable effects,resulting in reasonable and reliable results.
分 类 号:TV213[水利工程—水文学及水资源]
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