城市暴雨内涝数值模型几个关键技术问题

本文对于当前城市暴雨内涝数值模型的几个关键技术问题进行了一定的探讨，并在浦东新区暴雨内涝的100、200、500年洪水风险图的绘制中使用了几个关键问题的解决方法，得到比较满意的结果。     

基于改进型BP神经网络马尔科夫模型的区域需水量预测

为提高需水量预测的精确度,应用了一种BP神经网络与马尔科夫相结合的预测模型,介绍了它的基本原理及算法,并给出了该模型建立的具体过程,最后该模型被应用于需水量预测工作中,计算证明取得了较好的效果。     

基于改进BP神经网络模型的区域农业灌溉用水预测研究

传统BP神经网络模型局部易出现收敛,在模型求解过程,易出现求解不收敛的缺陷.为此引入小波分析函数对传统BP神经网络的节点计算进行改进.并将改进的BP神经网络模型运用于农业灌溉用水预测中,研究结果表明:改进的BP神经网络模型改变了局部易收敛的缺陷,模型求解更为合理.在农业灌溉用水预测精度上也明显好于传统的BP神经网络模型.     

深圳市供水量BP神经网络预测

城市供水量受多种因素的共同影响。以深圳市最近20多年的供水量历史数据为基础,建立了一种基于时间序列的供水量BP神经网络预测模型。该模型的平均相对误差为4.96％。根据建立的深圳市供水量BP神经网络模型的预测结果,未来深圳市近期(2005年)的年供水量将达到52 630万m3,远期(2010年)的年供水量将达到56 142万m3。     

BP神经网络算法在年电力负荷预测中的应用

本文主要研究电力负荷预测方法，依照神经网络系统理论，建立神经网络模型，并通过实例计算，介绍了BP神经网络算法在年电力负荷预测中的应用。     

基于BP神经网络的桂林生态城市建设需水量预测

根据桂林市经济社会历年统计的主要指标数据,运用SPSS社会科学统计软件分析并选取出桂林市辖区生态城市建设需水量的显著性影响因子,采用改进的归一化进行非线性规格化数据处理,基于Matlab建立BP神经网络模型,预测桂林市辖区生态城市建设需水量,结果表明,预测结果与原始数据的平均相对误差为1.19%,最大为2.08%,最小为0.28%。该模型具有较高的预测精度和良好的泛化能力,BP神经网络与SPSS软件优化组合模型,可用于需水量预测。     

基于BP神经网络模型的水库塌岸预测研究

考虑水库塌岸预测的非线性,构建基于BP神经网络模型的水库塌岸非线性预测模型,以漳河流域内岳城水库为研究对象,结合野外实地勘察数据,对岳城水库塌岸进行预测。研究结果表明:所建水库塌岸非线性预测模型预测结果与实际情况较为吻合,预测的左右岸水库塌岸和实地调查塌岸相对误差分别为1.92%和2.15%,岳城水库左右岸塌岸宽度预测平均值分别为31.8m和36.9m;水库下游预测塌岸速度小于1m/a,中上游塌岸速度大于1m/a,下游库岸态势较为稳定,中上游塌岸趋势将加剧。研究成果对于水库塌岸非线性预测及岳城水库塌岸防治和岸坡加固设计提供参考价值。     

逐步回归和BP神经网络模型的枯季月径流预测

枯季径流是工农业用水的重要来源,分析和预报流域枯季来水情况,可为科学制定用水方案、合理调配水资源提供依据。运用逐步回归模型和BP神经网络模型分别对盘龙河流域枯季月径流进行拟合和预报分析,并采用相关系数、相对误差、合格率对两个模型预测精度进行比较。结果表明BP神经网络模型预测精度更高,预测结果精度满足规范要求,更适用于盘龙河流域枯期月径流的预测。     

灰色模型和BP神经网络模型在城市时用水量预测中的应用比较

在城市时用水量预测模型中,灰色模型和BP神经网络模型是两个应用较为广泛的模型,是它们有着各自的优缺点,预测精度也不相同.本文以南方某市为例,基于两种模型的预测原理,利用MATLAB数学软件对该市的时用水量进行了预测,并对两个预测模型的预测结果进行了误差比较分析,得出了BP神经网络模型是适合该市的时用水量预测模型.     

基于遗传-神经网络的城市需水量预测方法研究

为了实现城市可持续发展，城市需水量预测极为重要。针对目前常用的灰色预测方法，从建模机理出发，指出了灰色建模中存在的不足。本文将人工神经网络原理引入城市需水量预测中，并针对BP网络收敛速度慢、易陷入局部极小的缺陷，提出了基于GA和BP的预测模型，实例研究表明该模型是一种行之有效的城市需水量预测模型。     

人工神经网络模型在枯季地下水位预测中的应用

本文应用人工神经网络BP模型对枯季地下水位进行定量预测。优化得出的BP网络模型不仅拟合精度高,而且预测效果好,这为地下水定量研究提供了新的途径,同时也为白城地区科学合理开发、利用地下水资源提供参考依据。     

基于人工神经网络的土石坝震损病害的预测研究

本文介绍了基于L-M(Levenberg-Marquardt)算法的BP神经网络模型,利用模型对土石坝进行损害预测.选取243座震损土石坝水库为研究对象,确定土石坝裂缝、渗漏、滑坡为本次预洲的指标.同时采集243座水库震损土石坝的裂缝、渗漏、滑坡等三大震损病害资料,通过专家意见划分其等级,作为实测值.经过神经网络模型反...     

神经网络模型在河道水质建模中的应用初探

自然界中各种现象的变化都具有不确定性,水环境系统亦不例外。阐述了河道水质预测的数学方法,建立了水质预测的神经网络模型,并以黄河小浪底至花园口段为例进行数值模拟,计算结果与实测数据比较吻合,说明所建模型是合理的,有实际应用价值,最后展望了不确定性方法在河道水质预测建模中的应用前景。     

城市雨洪排涝计算模型研究

城市街道积水回流对地下管网排水影响显著,为了反映地表回流的影响,提出了包含街道和管道的双层排水结构模型,通过虚拟连接通道进行地表和地下排水系统的水量交换,并推导了通道过流量的计算方法,实现了街道积水回流的模拟,建立了完整的城市雨洪排涝计算模型。利用典型案例对模型计算进行验证,结果表明:该模型可模拟街面积水和过流过程,在发生街道漫流的情况下,计算结果合理,较传统模拟方法更贴近实际。     

BP神经网络预测河流月径流量

河流的月径流量是随机变化的，影响因素很多，如人类活动、降雨、下垫面的土壤、植被覆盖情况。利用人工神经网络理论建立BP（Back-Propagation，反向传播方法）网络预测模型，用该模型对河流的月径流量进行预测，BP神经网络模型计算快速，占用内存小，还有很好的容错性，可以得到比较理想的结果，精度高，可靠性好。模型建立之后，将其用于实例，通过对大量样本进行很多次的训练学习，得到训练好的BP网络模型，最后进行预测，得到令人比较满意的结果。     

神经网络在径流水量还原计算中的应用

将人工神经网络技术应用于径流水量还原计算．建立起径流水量还原计算的BP网络模型。利用山西省第二次水费源评价1980～1999年的单站费料,对所建立的BP网络模型进行训练和检验．所得结果精度完全满足要求,为水量还原计算提供一种新的思路。     

小波神经网络在径流预测中的应用

将小波分析与传统的BP神经网络模型进行组合,提出了一种新的径流中长期预测方法。该方法对年径流序列进行Mallat小波分解,将分解后得到的不同尺度下的低频成分和高频成分分别进行Mallat算法重构,对重构系列采用BP神经网络模型进行预测。采用黄河三门峡站1470-2002年的年径流资料进行模型的预测和检验,并与传统的BP神经网络模型进行比较,研究结果表明小波神经网络在径流预测中具有较好的预报精度,可以成功地用于径流模拟和预测。     

年均径流预测的遗传神经网络模型研究

为了进一步提高BP网络模型对径流预测的精度,采用遗传算法优化了BP网络初始的权值和阈值。实例研究结果表明:该方法克服了传统BP网络极易陷入局部极小值点等缺点,提出的遗传神经网络预测模型能够提高预测精度。     

基于 BP 神经网络的场次洪水河道沙量预报

针对日益严重的河流泥沙问题,掌握河流泥沙的影响因素和泥沙的变化过程是泥沙治理的关键。以神经网络模型为基础,建立场次洪水沙量预报模型,对多沙河流的洪水挟沙量进行预报,并取得较好的预报效果。选择辽西北多沙河流大凌河作为研究实例,首先将1984年-1998年间的29场历史实测洪水资料进行分析,得到影响下游沙量的主要因素;然后,通过神经网络模型建立上游影响因素与下游沙量之间的关系;最后,选取其中6场洪水资料进行验证。模型计算结果表明,计算结果与实测结果误差在合理范围之内,精度符合要求,可以用于下游沙量的预报。     

基于MATLAB下BP神经网络的边坡稳定性预测

将MATLAB中的BP神经网络引入到边坡稳定性研究中,但由于标准的BP算法存在收敛速度慢、容易陷人局部极小点等缺点,为此采用各种改进及优化的算法,以寻求更适合边坡稳定性预测研究的算法。本文结合了大量边坡实例,经过理论分析和实例测试,能显著提高训练速度、减少收敛周期,达到很好的边坡稳定性预测结果。