遗传算法改进神经网络模型在太子河流域径流预报中的应用

本文对用遗传算法(GA)改进的神经网络的算法进行了分析,建立了用GA寻求权重的前馈网络模型(简称模型I)和用GA优化初始权重的前馈网络模型(简称模型Ⅱ)。对太子河流域的5个计算单元前35年年径流量进行了模拟和用后10年资料对模型进行了检验,并与传统的BP神经网络模型进行了比较。结果表明:模型I对历史样本拟合较差,但其预报效果优于模型II和传统的网络模型。模型II和未改进的网络模型效果相似,精度有所提高。     

嫩江下游尼尔基—三岔河口段河流健康评价

从水文水资源、物理结构、水质、生物和社会服务功能等5个准则层和14个指标层对2011年的嫩江下游尼尔基—三岔河口段河流健康状况进行评价。结果表明,受人类开发活动影响,嫩江下游河流健康评价指数赋分为59分,河流处于亚健康状态;农业开发、水利工程建设、过度捕捞等人类干扰是造成下游河流生境变化的主要因素。提出了水利工程生态调度、河岸带修复与管理、水质修复、栖息地修复、湿地生态系统恢复等河流健康管理措施。     

基于湖泊完整性的查干湖健康评价

文章从水文水资源、水质状况、水生生物、湖岸带和社会服务功能等5个准则层和16个指标层对2015年的查干湖湖泊健康状况进行评价。结果表明,受人类开发活动影响,查干湖健康评价指数赋分为56分,湖泊处于亚健康状态;农业开发、气候变干、石油开发以及旅游业发展是造成湖泊生境变化的主要因素。提出了湖泊水资源调控、湖滨带修复与管理、水质修复、鱼类资源保护、湿地生态系统恢复等湖泊健康管理措施。     

嫩江流域水量分配方案及保障措施研究

研究嫩江流域水资源开发利用现状以及至2020年水资源面临的形势,对实施嫩江流域水量分配的必要性进行分析。根据流域规划工程情况及河道内需水要求提出嫩江流域的可分配水量,以水资源综合规划配置成果为基础,提出嫩江流域的地表水分配方案及下泄水量控制方案,并结合流域实际情况提出了水量分配实施的保障措施。     

基于供水统一核算的水利工程生态调度补偿方法及应用

水利工程生态调度是生态文明建设的重要内容,生态补偿是协调利益关系、落实生态调度的保障。针对生态补偿实施难度大的实际问题,本文在总结归纳现有水生态补偿理念与方法的基础上,以丰水区域供水系统为对象,提出一种基于效益统一核算的区域供水系统生态调度补偿机制,在系统整体具备供水潜力的前提下,生态调度后收益增加的工程向效益受损的工程实施补偿,基于水价统一、收益共享、效果核算、政府调节等原则,构建了基于供水收益变化的生态补偿计算方法。通过实际案例对计算方法进行了验证,分析了供水成本、补偿费用、政府补贴之间的动态关系,证明该方法的可行性。     

采用WetSpass模型评价松嫩盆地降水入渗补给量

文章采用WetSpass模型评价松嫩盆地的降水入渗补给量。结果得出：①该地区的降水入渗补给量、蒸发蒸腾量和区内产流量,都与土壤质地和土地利用、覆被类型有空间相关性;②从湿润区一半湿润区一半干旱区,降水入渗补给量由大到小;③该区域入渗补给能力从大到小,依次是砂土、砂壤土、粉砂土、粉砂壤土和砂质粘土。     

西辽河流域水资源合理配置研究

在现有的水资源配置研究成果基础上,运用运筹学方法和规则模型方法,构建了面向经济耗水与生态耗水总量控制的基于优化技术的水资源配置模型和基于规则的水资源配置模型,结合西辽河流域实际情况,根据水资源＂三次平衡＂的配置思想,通过不同组合方案的长系列逐月调节计算,提出不同规划水平年水资源配置系列成果,实现了优化模型与规则模型相互校验和印证,使水资源配置结果科学合理和简单实用,为编制西辽河流域水资源综合规划和实施最严格的水资源管理制度提供了重要依据。     

人工智能在洪水预报中的应用

洪水预报对防洪减灾，拦洪储存水资源等具有重要意义。对用遗传算法（GA）来改进神经网络的算法进行了分析，建立了用GA动态寻求权重的前馈网络模型（Ⅰ）和用GA优化初始权重的前馈网络模型（简称模型Ⅱ）。借助于Matlab中的神经网络包和遗传算法包，编制了改进模型的计算机程序，对湖北省黄龙滩水库14场洪峰和洪水总量进行了模拟，用另外5场洪水检验了改进的模型，并与传统的前馈神经网络模型进行了比较。结果表明：用模型Ⅰ对洪峰流量的检验效果明显优于模型Ⅱ和传统的前馈神经网络模型；模型Ⅱ对中低流量及洪水总量的检验效果相对较好。因此，本次改进的模型可以用于洪水预报：