基于最频值法和遗传算法的水文地质参数反演研究

第一章 绪论

第一节 研究背景

一、水文地质参数反演研究尚未完善

二、水资源面临的形势

第二节 研究日的与意义

第三节 研究内容及技术路线

一、研究内容

二、技术路线

第二章 水文地质参数反演研究现状

第一节 反演研究中的目标函数

第二节 反演问题求解方法的研究现状

一、基于解析法的参数反演方法

二、基于数值法的参数反演方法

第三节 反演软件研究现状

第四节 当前反演研究中存在的问题

一、数据分布类型的认识误区

二、目标函数数学形式的讨论

三、反演软件算法落后

第五节 本章小结

第三章 基于最频值法（ MFV）和遗传算法（GA）的反演求参方法

第一节 最频值算法（MFV）及其优点

一、最频值算法（MFV）简介

二、最频值算法（ MFV）与最小二乘算法（LSM）的异同点

第二节 遗传算法（GA）简介

一、遗传算法的发展过程和基本原理

二、遗传算法的基本步骤

三、遗传算法的特点

第三节 MFV与GA联合求参研究

一、MFV与P2范数

二、MFV-GA反演求参程序设计与实现

三、算例研究

第四节 本章小结

第四章 应用MFV+ GA算法反演呼和浩特市水文地质参数

第一节 研究区概况

一、研究区自然地理及社会经济概况

二、研究区地质及构造概况

三、研究区水文地质概况

第二节 地下水系统模型

一、地下水系统概念模型

二、地下水系统数值模拟模型

第三节 基于MFV-1-GA的求参结果

一、GA算法参数设定

二、参数反演结果

第四节 与LSM十GA算法求参结果的对比

一、拟合数据中无异常值时的参数结果对比

二、拟合水位有异常值时求参结果对比

第五节 对MFV十GA算法的评价

一、拟合水位数据的分布类型

二、对MFV+GA算法的评价

第六节 本章小结

第五章 结论及展望

第一节 主要结论

第二节 本书的创新性

第三节 研究的局限性及后续研究展望

主要参考文献

附录

F1 求解M、ε和MATLAB程序

F2 基于MFV算法的直线图解程序

F3 MFV+GA算法反演求参主程序（适用于二维流）

《基于最频值法和遗传算法的水文地质参数反演研究》在回顾前人关于水文地质参数反演研究的基础上，分析了反演研究中常用目标函数的类型及其适用条件，总结了求解反演问题的各种计算方法的优缺点，探讨了当前反演研究中存在的问题，主要表现为：对数据分布类型认识上存在误区，以及基于小二乘算法的L2范数型目标函数鲁棒性较低。随后，本文将基于信息损失小化理论的频值算法（MFV）引入到地下水科学研究领域。首先将其与Jacob公式耦合得到新的直线图解法，并用于一组抽水试验结果的分析中，通过比较新的直线图解法和传统直线图解法的求解结果，证明频值法对异常值不敏感，比小二乘算法稳健性更强，更适于受多种不易观测或未知的干扰因素影响下的水文地质研究工作中。在对遗传算法（GA）优点分析的基础上，又将基于频值算法的PK范数与遗传算法耦合用于水文地质参数反演研究中，并在MATLAB中对该算法进行了实现，通过对一个算例的研究表明，MFV+GA算法的鲁棒性较高，在多数情况下，MFV+GA算法的计算结果更值得信赖。