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1.
地下水文预测中BP网络的模型结构及算法探讨   总被引:21,自引:4,他引:17  
本文探讨了人工神经网络中不同BP网络结构和算法在区域地下水文预测中的应用,实例比较了不同层次结构、学习速率、隐层单元数及不同算法等对收敛效果、模拟预报结果的影响。提出了一些BP模型的设计应用技术,即学习速率的取值范围与BP网络层数有一定关系,层数多,稳定区间较小,一般学习速率取值为0.01~0.1。快速BP算法从训练速度,收敛精度等方面均优于普通BP算法,可作为改进BP算法之一。在此基础上根据黄河河套灌区多年的水文、气象和地下水信息,对灌区多年的年地下水埋深变化进行了模拟,预测了河套灌区节水工程实施后未来灌区地下水位下降的趋势,为大型灌区节水工程改造与BP模型在区域地下水文中的应用提供了参考。  相似文献
2.
改进BP神经网络在地下水环境质量评价中的应用   总被引:17,自引:0,他引:17  
以LM算法和步长自适应法对BP神经网络进行改进,并将输入数据采用压缩系数法进行处理, 用改进后的BP神经网络对黄河流域某地区地下水环境质量进行评价,并和内梅罗指数法、灰色聚类法评价结果相比较,结果表明改进后的BP神经网络计算速度快、评价精度高、结果客观准确。  相似文献
3.
基于气象预报的参考作物蒸发蒸腾量的神经网络预测模型   总被引:16,自引:2,他引:14  
参考作物蒸发蒸腾量(ET0)是进行实时灌溉预报和农田水分管理的主要参数,BP神经网络能够较好地反映ET0与诸影响因素间复杂的非线性关系。本文将ET0看作时间序列,选取前3日ET0作为影响因子,以天气预报可测因子包括最高、最低和日平均温度、反映天气类型的阴晴指数、日序数和风力等级进行修正,建立了三层BP神经网络模型。选取江苏射阳站2003与2004年气象资料,应用Matlab神经网络工具箱,采用trainer算法进行模型训练与预测。结果证明,所建模型能够很好地反映诸多影响因子与ET0之间的关系,具有较高的模拟精度和较好的泛化能力。  相似文献
4.
基于BP神经网络的参照腾发量预测模型   总被引:14,自引:0,他引:14       下载免费PDF全文
本文在分析影响作物蒸发蒸腾量的气象因子的基础上,以不同的气象因子组合为输入向量,以参照腾发量为输出向量,构建了气象资料不足情况下三种计算参数腾发量的BP神经网络模型BPET1、BPET2和BPET3。利用宁夏引黄灌区2000~2003年的逐日气象资料对所建模型进行反复训练和预测,并把预测结果与传统的Penman-Monteith公式计算而得的同期作物ETO值相比较。其中,BPET1的预测值与ETO值的相关系数平方为0.9914;BPET2的预测值与ETO值的相关系数平方为0.9917;BPET3的预测值与ETO值的相关系数平方为0.9854。研究结果表明,本文构建的模型计算精度较高,方法简便可行,能满足实际生产需要。  相似文献
5.
基于神经网络的水轮机调节控制器   总被引:13,自引:6,他引:7  
对神经网络控制在水轮机调节中的应用做了理论上的分析,将基于BP神经网络的PID控制器应用于水轮机频率扰动和负荷扰动仿真实验中,结果表明其具有较好的动静态特性和较强的鲁棒性,为神经网络控制在水轮机调节中的应用打下良好的理论基础。  相似文献
6.
基于神经网络的河道浅滩演变预测模型   总被引:11,自引:0,他引:11  
陈一梅  徐造林 《水利学报》2002,33(8):0068-0073
河道浅滩演变是一个复杂的非线性动力学过程, 作者借助神经网络处理非线性问题的优势, 在分析影响河道浅滩演变因素的基础上, 建立了预测河道浅淮演变的BP网络模型, 并对模型中的输入因子和样本的提取进行了探讨. 以闽江竹岐至侯官河段为实例,用“试控法”给出了BP网络模型的建模方案, 用正交设计原理选取相应的训练样本集, 利用该样本集对网络进行学习和训练, 并用训练好的BP网络模型预测浅滩上年内最小水深和年平均淤积厚度. 计算结果表明: 模型预测结果与实际值吻合良好. 这为河道浅滩演变预测研究提供了新方法.  相似文献
7.
基于MATLAB的神经网络在湖泊富营养化评价中的应用   总被引:10,自引:0,他引:10  
以MATLAB为工具,建立评价湖泊水体富营养化状态的BP神经网络模型,应用此模型对我国9个湖泊富营养化程度进行评价。将此评价结果与用分级评分法、模糊数学法、Fuzzy-Grey决策法的评价结果进行比较分析,得出较一致的结论。同时表明用MATLAB构建神经网络简洁、高效,具有更好的通用性和实用性。  相似文献
8.
基于BP神经网络的河道断面变形预测模型   总被引:10,自引:1,他引:9  
张小峰  谈广鸣  许全喜  石国钰 《水利学报》2002,33(11):0008-0013
采用“试错法”,以及通过建立网络训练学习过程与网络特征参数之间的反馈机制,对BP神经网络隐含层单元数和特征参数进行优化选择。在此基础上,以河段水沙条件、水流主流位置及河道边界条件为输入向量,河道断面高程或冲淤变形为输出向量,建立了基于BP神经网络的河道断面变形预测模型。经长江中游马家咀河段实测资料验证,模型能准确模拟和预测该河段各断面的冲淤变化过程。  相似文献
9.
BP网络模型在水资源利用方案评价中的应用   总被引:8,自引:0,他引:8  
从水资源利用的特点出发,在分析多种评价方法适用条件的基础上,将多属性效用理论与BP神经网络理论相结合,建立了水资源利用效果评价的效用模拟BP网络综合评价模型。并以2010水平年黄河流域水资源调控方案为例进行效果评价,结果分析是合理的,说明利用该评价模型进行水资源利用效果评价是有效、可行的。  相似文献
10.
人工神经网络模型在流域水沙预报中的应用   总被引:8,自引:2,他引:6  
运用BP人工神经网络模型的基本原理 ,根据流域产流产沙的基本规律 ,以流域降雨条件为基本影响因子 ,由流域实测资料建立了BP神经网络模型。该模型具有很好的学习和泛化性能。同时该模型能用于评价流域内人类活动因素对流域产流产沙规律的影响。将该模型应用于兴山、碧溪、顺利峡站 ,并与实测资料进行了分析比较 ,结果表明 ,模型基本合理、可靠  相似文献
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