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1、太原科技大学毕 业 设 计（论 文）设计(论文)题目：应用改进的共轭梯度法优化暴雨强度公式参数姓 名_ _ 学院（系）应用科学学院 专 业_信息与计算科学班 级 091801 指导教师_ _2013 年 06月 01日太原科技大学毕业设计（论文）任务书（由指导教师填写发给学生）学院（直属系）：应用科学学院数学系 时间： 2013年3月25日学 生 姓 名 指 导 教 师 设计（论文）题目应用改进的共轭梯度法优化暴雨强度公式参数主要研究内容1、翻译相关内容的英文科技文献；2、对常见的共轭梯度法进行学习和研究；3、构造一类改进的共轭梯度法，并证明构造算法的全局收敛性；4、应用新构造的共轭梯度法优化
2、暴雨强度公式中的参数，采用一种编程语言，来验证算法的有效性；且和以往的求解暴雨强度公式参数的进行比较。研究方法构造一种新算法，理论分析收敛性，应用新构造的共轭梯度法优化暴雨强度公式中的参数，编程进行验证且和传统方法进行比较主要技术指标(或研究目标)通过毕业设计，培养学生独立查找文献、熟练翻译数学相关英文文献的能力，通过对常见的共轭梯度法及线搜索方法的学习，能构造出一种新的共轭梯度法，并对其收敛性进行证明；应用新构造的共轭梯度法优化暴雨强度公式中的参数，采用一种编程语言，来验证算法的有效性；且和以往的求解暴雨强度公式参数的进行比较。主要参考文献1、杜守强，陈元嫒非单调共轭梯度法的全局收敛性结果J
3、洛阳大学学报，2002，17(4)：l-52、张子贤：用高斯一牛顿法确定黎雨公式参数，河海大学学报，1995，23(5)3、李树平等：“用麦夺尔特法推求暴雨强度公式参数”，给水排水。1999(2) 4、李灿.修正FR共轭梯度法的全局收敛性J.西北师范大学学报(自然科学版)，2011.47(5):22-25.5、张子贤.用高斯-牛顿法确定暴雨公式参数J.河海大学学报,1995.23(5):106-108.说明：一式两份，一份装订入学生毕业设计（论文）内，一份交学院（直属系）。太原科技大学毕业设计（论文）目录摘要.ABSTRACT.第1章 绪论.11.1最优化方法.11.2无约束优化问题.3 1.
4、2.1基本概念介绍.3 1.2.2无约束优化中的常用算法.5 1.3本文的主要工作.7第2章 共轭梯度法的概述.82.1共轭梯度法的产生及其发展.82.2 共轭梯度法中常用的几种线搜索.9 2.2.1精确线搜索.10 2.2.2非精确线搜索.102.3重要的共轭梯度算法.11第3章 改进的共轭梯度法.173.1算法提出.173.2算法的描述.173.3全局收敛性分析.18第4章 应用改进的共轭梯度法求解暴雨强度公式参数.244.1城市暴雨强度公式的型式及其求参方法简介.24 4.1.1城市暴雨强度公式的型式.24 4.1.2城市暴雨强度公式的求参方法.244.2应用改进的共轭梯度法求解暴雨强度
5、公式参数.27 4.2.1 改进的新算法的原理.28 4.2.2求解暴雨强度公式的算例及求得结果.29结论.32参考文献.33致谢.35附录.36附录 中文译文. .36附录 英文原文.43应用改进的共轭梯度法优化暴雨强度公式参数摘要共轭梯度法是求解无约束优化问题的一类常用算法，迭代结构简单、存储量小，且具有良好的局部及全局收敛性。对于大规模的无约束优化问题，其数值表现远远优于最速下降法、牛顿法等无约束最优化方法。本文的主要工作如下：1、介绍了最优化方法和无约束优化问题的发展概况，对共轭梯度法进行了概述，并对几种经典的共轭梯度法：FR方法、PRP方法、HS方法、CD方法、DY方法等作了综述。2
6、、提出了一种改进的共轭梯度法。迭代公式如下：，其中。首先，证明了搜索方向具有充分下降性，这不依赖于线搜索条件和目标函数凸性假设；其次，在强Wolfe线性搜索下证明了算法的全局收敛性。 3、应用改进的共轭梯度法优化暴雨强度公式中的参数。首先介绍了暴雨强度公式的相关内容；然后根据重现期-降雨历时-暴雨强度的关系表，应用改进的共轭梯度法优化暴雨强度公式中的参数；最后算例表明，该算法实用可行，相对于高斯-牛顿法和传统方法，拟合精度得到显著提高。关键词：无约束优化，共轭梯度法，全局收敛性，暴雨强度公式Application of Modified Conjugate Gradient Method to
7、 Optimize Parameters of Storm FormulaABSTRACTConjugate gradient method is a kind of commonly used algorithm for solving unconstrained optimization problem, the iteration of simple structure, small storage capacity, and has good local and global convergence. For large-scale unconstrained optimization problems, the numerical performance is much better than the steepest descent method, Newton method such as unconstrained optimization method. In this paper, the main work is as follows:1. The overview of the development of optimization methods and unconstrained optimization problem
