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神经网络在天气预报中的应用 总被引:4,自引:0,他引:4
人工神经网络通过神经元之间的相互作用来完成整个网络的信息处理,具有自
学习和自适应等一系列优点,因而用它来进行天气预报是可行的.针对天气预报问题,初步
建立了基于神经网络的预报系统,给出了应用实例. 相似文献
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水资源已经极大地制约了义乌市的经济发展,对义乌市降水量的预测,意义十分重大。BP神经网络具有自学习、自组织和容错性等一系列优点,用其来进行降水量预测是可行的。经过多次试预测,选出12月NINO-3区海表平均温度作为预测因子,义乌市5—6月的降水总量为预测对象。将1981—1999年12月NINO-3区海表平均温度的数据作为网络训练样本,2000—2002年义乌市5—6月的降水总量作为测试样本。网络测报结果平均误差为15.90%,预报情况良好。 相似文献
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中国是一个水旱灾害频发的国家,但历来相对于对洪水灾害的重视,旱灾在一定程度上得到的关注并不多。本文运用综合模糊评价方法对湖北省旱灾脆弱性进行综合评价,得到与事实相符的评价结果,并对影响因素进行分析、提出相应的对策,为旱灾的防治提供重要依据。 相似文献
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金华市目前水资源问题已成为制约其经济发展的因素之一,也限制其人口增长。在对金华市水资源承载力的定性及定量的研究的基础上,针对金华市人口增长的特征,利用灰色预测模型,对金华市适应城市发展的适度人口容量进行预测分析。结果表明:2020年金华市人口容量已超出水资源可承载的适度人口容量,提出控制人口规模;保护水资源和水环境;提高水资源的利用效率;建设新型节水城市等基本措施,为金华市今后的发展规划提供一定的参考。 相似文献
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运用主成分分析法对长三角经济区各分区水资源承载力进行综合评价,取得了较好的评价结果,并对水资源承载力影响因素进行分析,依此提出应对措施,可为长三角经济区的可持续发展提供佐证。 相似文献
8.
利用灰色关联分析,可挑选出与需水量关系较为紧密的影响因子,而利用前期的影响因子进行计算,可以使物元分析具有预测功能.讨论了物元分析的方法步骤及应用.结果表明:根据物元分析来预测未来义乌市需水量的变化趋势是较为理想的. 相似文献
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主成分分析法在水资源承载力影响因子评价中的应用 总被引:10,自引:0,他引:10
水资源承载力是区域水资源安全的基本度量,对于区域认识和建设水资源安全保障体系有重要的意义。将主成分分析方法引入到水资源承载力研究中,并以浙江省为例,在现有资料的基础上,利用主成分分析的方法,定量分析影响水资源承载力变化的最主要的驱动因子,结果表明,浙江省水资源承载力的影响因子可以归为3类:社会经济因素、水资源开发利用因素、水环境破坏因素,从单个因子来看,GDP和固定资产值对水资源承载力的影响尤为显著,其因子载荷量均为0.992,可见经济的快速发展对水资源承载力造成了巨大的压力。 相似文献
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河流类型的划分对水资源开发利用、水文和水利化区划等都是十分重要的。浙江省的河流类型曾作过一定的划分,但这些划分都没有定量的指标,分区范围也存在一定的问题。为了配合国土规划工作的进行,本文提出一个反映浙江省河川径流年内分配特点的新指标——峰量比,以此来划分河流的类型。 相似文献