小波神经网络模型在河道流量水位预测中的应用

鉴于BP神经网络学习收敛速度慢、参数选择困难、易陷入局部极值等缺点,提出小波神经网络河道流量水位预测模型,以盘龙河天保站流量水位预测为例进行分析。采用循环算法确定最佳BP神经网络结构,并在相同网络结构及期望误差等条件下,运用GA优化BP神经网络初始权值和阈值,构建传统BP、GA-BP神经网络河道流量水位预测模型作为对比预测模型。结果表明:小波神经网络结合了神经网络与小波分解在函数逼近上的优点,其预测精度高于传统BP和GA-BP网络模型,表明小波神经网络用于河道流量水位预测是合理可行和有效的,可为水文预测预报提供新的途径和方法。且小波神经网络模型具有计算简便、逼近能力强、收敛速度快,能有效避免局部极值等特点,有着广阔的应用前景。     

花授粉算法-BP神经网络模型及其在月径流预报中的应用

通过5个典型高维函数对一种新型群智能优化算法——花授粉算法(FPA)进行仿真验证,并与粒子群优化(PSO)算法进行对比分析。针对BP神经网络初始权值、阈值参数难以确定的不足,利用FPA算法优化BP神经网络初始权值和阈值,提出FPA-BP预报模型,以清水江水文站12月月平均流量预报为例进行实例研究。结果表明:1FPA算法收敛精度优于PSO算法,具有较好的收敛速度和全局寻优能力;2FPA-BP模型对实例2001—2005年月平均流量预报的平均相对误差绝对值为2.38%(5次平均),预报精度优于PSO-BP、BP模型。利用FPA算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,有效提高了BP神经网络的预报精度和泛化能力,且拓展了BP神经网络初始权值、阈值的优化方法,为相关预报研究提供了参考。     

WPA-BP神经网络模型在枯水期月径流预测中的应用

通过8个高维复杂函数对一种新型仿生群体智能算法——狼群算法(WPA)进行仿真验证,并与粒子群优化(PSO)算法进行对比。针对BP神经网络易陷入局部极值及初始权阈值参数难以确定的不足,利用WPA算法优化BP神经网络初始参数,提出WPA-BP径流预测模型,以云南省龙潭站枯水期月径流预测为例进行实例验证,并与PSO-BP及BP模型进行比较。结果表明:1WPA算法收敛精度远远优于PSO算法,具有较好的计算鲁棒性和全局寻优能力;2WPA-BP模型预测精度优于PSO-BP及BP模型,具有较好的预测精度和泛化能力。利用WPA算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,可有效提高BP神经网络的预测精度和泛化能力。     

基于遗传神经网络的城市用水量预测研究

介绍了BP(误差反向传播算法)和GA(遗传算法)及GA-BP 3种神经网络,并以此分别对城市用水量进行预测.实验结果表明,基于GA-BP算法的神经网络方法应用于城市用水量的预测问题,能采用遗传学习算法优化BP神经网络模型的初始权重,即先利用遗传学习算法进行全局训练,再用BP算法进行精确训练,使网络收敛速度加快和避免局部极小.GA-BP神经网络在收敛速度和预测精度等方面均优于BP和GA网络,从而为未来短期城市用水量负荷的准确预测提供了新的思路与方法.     

基于RDPSO结构优化的三隐层BP神经网络水质预测模型及应用

提出基于随机漂移粒子群(RDPSO)算法结构优化的三隐层BP神经网络水质预测方法,利用RDPSO算法优化三隐层BP神经网络隐层节点数,构建三隐层RDPSO-BP水质预测模型,并与基于单隐层、双隐层节点优化的RDPSO-BP神经网络、基于网络权值阈值优化的RDPSO-BP神经网络预测模型作对比,以云南省五里冲水库总氮预测为例进行实例研究,利用实例60个月的总氮监测资料对此4种模型进行训练和预测。结果显示,三隐层RDPSO-BP神经网络模型对总氮预测的平均相对误差绝对值为6.98%,预测精度远高于其他3种模型,具有较好的预测精度和泛化能力。模型及方法可为相关水质预测研究提供参考。     

基于改进粒子群优化算法的BP神经网络在大坝变形分析中的应用

BP神经网络以其对非线性系统的强大映射能力而被广泛应用于模糊性、随机性强的大坝变形预测分析中。传统的BP神经网络由于初始权值和阈值的随机性,容易导致网络在训练过程中极易陷入局部最小值,同时存在网络收敛速度慢等缺点。针对传统算法的不足,采用改进的粒子群算法(IPSO)对BP网络的初始权值和阈值给予优化,建立大坝变形预测的IPSO-BP模型,并与PSO-BP网络模型进行对比。结果表明,改进的IPSO-BP模型具有收敛速度更快、预测精度更高的优点。该方法可供大坝安全监测和预警分析参考。     

PSO-BP神经网络在多输出水利定额编制中的应用

针对运用BP神经网络模型来编制水利定额存在收敛慢、精度低、稳定性差的缺陷,提出利用粒子群算法(PSO)来优化BP神经网络初始权值阈值的模型,优化模型结合了粒子群全局搜索能力和BP网络的局部探优能力。在运用MATLAB对算法模型进行编程中,首先确定模型的关键参数和开展数据的预处理,其次利用标准粒子群算法优化BP神经网络的初始连接权值阈值,最后将优化的连接值带入BP模型训练并预测,实验中连续运行了50次模型。结果表明:BP模型的双输出预测精度分别为11.13%和8.41%,有10次未达到目标精度;PSO-BP模型的双输出预测精度分别为5.65%和5.44%,全部达到目标精度。因而得出结论,PSO-BP模型比单纯BP神经网络的预测精度和稳定性更好,更适合用来指导水利定额的编制工作。     

基于GA-BP神经网络的粗粒土渗透系数预测

针对粗粒土渗透性能受颗粒级配、密实程度等因素影响而呈现明显差异,提出一种粗粒土渗透系数预测方法。收集并整理得到93组粗粒土数据,以全级配(d₁₀~d₁₀₀)和孔隙比作为BP神经网络的输入变量,利用遗传算法优化BP神经网络的初始权值与阀值,构建基于BP神经网络和遗传算法的粗粒土渗透系数预测模型。结果表明:该GA-BP神经网络经过55次迭代之后精度满足要求;87组训练样本预测结果的平均相对误差为5.10%,其中有75%的样本相对误差小于平均相对误差;6组检测样本预测结果的平均相对误差为6.39%,该网络模型泛化性能良好。采用GA-BP神经网络,由全级配和孔隙比能较好地预测粗粒土的渗透系数,且收敛速度、预测精度及泛化性能均优于标准的BP神经网络模型。     

改进Elman神经网络在径流预测中的应用

针对传统静态前馈神经网络动态性能较差的缺点,提出一种基于遗传算法（GA）优化Elman神经网络连接权值的GA-Elman多元变量年径流预测模型.以新疆伊犁河雅马渡站径流预测为例进行实例分析,并构建传统Elman,传统BP和GA-BP多元变量年径流预测模型作为对比模型,预测结果与文献IEA-BP网络模型预测结果进行对比.结果表明:①GA-Elman模型的拟合及预测效果略优于文献IEA-BP模型,该模型用于多元变量年径流预测是合理可行的,具有较好的预测精度和泛化能力.②在相同网络结构及传递函数等条件下,GA-Elman模型的预测精度和泛化能力优于GA-BP模型,传统Elman模型优于传统BP模型,表明具有适应时变特性的Elman反馈动态递归网络预测性能优于BP网络;GA能有效优化Elman神经网络连接权值,使网络的预测精度和泛化能力有了较大提高.     

自适应遗传算法优化管网状态估计神经网络模型

针对遗传算法收敛速度慢、传统BP算法易收敛于局部最优以及网络结构难以确定等问题，引进自适应遗传算法优化网络的权阈值以搜寻网络最优拓扑结构，并利用自适应遗传算法优化该网络的权阈值，建立基于改进BP网络的宏观管网状态模型．实例分析表明，改进模型具有较高的预测精度。     

辽宁省水旱灾害与防治措施

本文分析了辽宁省水旱灾害各因素的发生发展规律、特点及物理成因,对今后一段时间洪旱发生的可能性进行了预测,并提出了辽宁省防灾减灾相应对策。     

水土保持与植被

文章介绍了植被破坏对水土保持的危害，详细论述了水土保持与植被的内在关系，认为植被不仅具有绿化美化、改善生态环境的作用，而且具有较强的水土保持功能，是土水保持的根本性措施。     

河北省张承地区风沙现状及治理对策

在分析张家口、承德地区风沙形成原因及发展趋势的基础上,提出了河北省防沙治沙工作中存在的问题,根据河北省不同类型区的自然、地理及社会经济条件,提出了风沙治理模式和建议。     

水土保持与沙尘暴治理

通过大量的数据和事实，对沙尘暴的形成、土地沙化、荒漠化的现状和成因进行了分析。提出了加大水土保持力度、严格执法等防止土地进一步沙化、荒漠化的措施，以减少沙尘暴的发生。改善生态环境。     

水利水电工程质量评定与验收

文章针对影响工程质量的诸因素，提出了控制工程质量，创造精品工程的工程质量评定和工程验收的具体方法和内容。     

水土保持与生态环境建设

生态环境恶化严重阻碍了社会经济的可持续发展,通过水土保持综合治理改善人类与动植物的生存环境,提高了农业生产基本条件,促进区域经济可持续发展。在治理水土流失,改善生态环境过程中,必须讲求科学,遵循自然规律,否则达不到应有的效果。     

水土保持生态修复工作成效与经验

水土保持生态修复是一条适合我国国情、费省效宏的水土流失防治途径。通过分析水土保持生态修复工作的必要性和可行性,介绍了近年我国水土保持工作的主要进展和成效,总结了实践经验,强调了生态修复在水土保持工作中的重要地位。     

风蚀与荒漠化防治

风蚀是造成土壤荒漠化的一种主要形式。进行自然环境和成因研究对荒漠化防治具有重要作用。本文以吉林省西部沙地风蚀为例，在研究探讨其自然环境和成因的基础上，分析了风蚀对荒漠化的影响，从而提出了荒漠化防治对策与建议。     

水文生态学与生态水文学的区别与联系

通过对国内外水文生态学与生态水文学各自定义变迁等发展历程的回顾,分析了两者的区别与联系,指出水文生态学与生态水文学在最初定义与研究时各有侧重,但随着研究的推进和认识的加深,两者关注领域逐渐接近和重叠。认为水文生态学的研究更加系统,研究范围清晰,其中包含了生态水文学的研究内容。水文生态学是一门旨在打破学科专业界限、以跨学科研究理念为指导,研究以水为主体的不同类型、不同层次和不同时空尺度上的生态系统中,水文学物理过程与生态学生物进程相互作用、共同进化内在机制的学科。因此,两者应统一为同一学科,以学科交叉的理念为指导,由跨学科团队进行研究。     

防汛物资储备与调用

本文从实际工作出发，根据防汛抢险物资的重要性和特株性，介绍了防汛物资储备管理与调用结算的基本规则与程序。