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利用灰色预测理论,建立了龙江突发水污染水质变化趋势的GM(1,1)预测模型,而后对模型进行残差修正。结果表明:经残差修正后的GM(1,1)模型更为合理,预测精度明显提高。本研究中灰色理论能够有效地对突发性水污染事故中的水质变化趋势进行短期预测,为相关部门及时采取相应的应急措施提供参考,减小事故风险。 相似文献
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改进GM(1,1)模型在两坝间水质预测中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
为提高GM(1,1)模型的精度,采用具有残差校正的n次累加的改进方法,解决模型中非单调的摆动序列数据波动大,随机性强的问题.经在长江三峡大坝与葛洲坝两坝之间水质预测应用,针对长江三峡与葛洲坝河段河流水环境特点,采用了常规的水环境水质3项主要污染物指标NH3-N、CODmn、TP全年度监测数据进行了验证、检验.验证结果证明,改进后的模型平均误差比原GM(1,1)模型减小了9.7%,精度提高10%左右,预测曲线与实测曲线吻合度好,后验差概率P=1,大于0.95~0.97,残差比C为0.102~0.210,小于0.350,综合评定精度为Ⅰ级,表明采用残差校正处理技术的灰色模型在水质预测中具有较好的实用性和开发前景. 相似文献
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地表水环境质量发展趋势预测是管理当前水环境状况的重要依据,对水环境规划、评价和管理具有重要的参考意义。利用2012—2021年昆承湖湖心断面总磷水质数据,构建指数平滑法-灰色预测GM(1,1)模型。研究发现:经平滑处理后,模型可以过滤掉数据中一些短期不规则的变化,即水质小范围的波动,降低水质数据的随机性,使数据更利于体现整体趋势。模型输出值(模拟值)与原始序列(平滑值)拟合较好。在模型检验通过的基础上,对制约断面达到Ⅲ类水标准的总磷进行预测,研究发现湖心断面“十四五”期间达到湖泊Ⅲ类水标准还有进一步提升的空间。需继续紧盯断面水质达标问题,持续加大治理和生态修复力度。 相似文献
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灰色模型在城市用水量预测中的应用 总被引:5,自引:0,他引:5
城市年用水量为城市建设规划以及供水管网改扩建提供依据.我国城市年用水量序列特点是记录时间短,记录数据少.针对我国城市年用水量数据序列的这种特点对其进行分析研究,利用灰色系统理论,建立预测年用水量GM(1,1)模型,并以湖州市年用水量数据为原始数据进行了实际预测,取得了较好的预测效果. 相似文献
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针对需水量预测具有受诸多因素影响的复杂、高维和非线性等特性,本文基于RBF与GRNN神经网络算法原理,构建RBF与GRNN神经网络需水预测模型,将模型应用于城市需水预测中,并与基本BP神经网络模型以及灰色GM(1,1)需水预测模型的拟合、预测结果进行了对比分析.结果表明:①RBF与GRNN神经网络模型有着较高的拟合、预测精度,平均相对误差均在5%以内,表明研究建立的RBF与GRNN神经网络模型应用于需水预测是合理可行的,模型泛化能力强,预测精度高,算法稳定,与基本BP网络算法相比,RBF与GRNN网络模型还具有收敛速度快、调整参数少和不易陷入局部极小值等优点,可以更快地预测网络,有着良好的应用前景.②相对而言,RBF与GRNN神经网络模型预测精度要优于基本BP网络和灰色GM(1,1)模型. 相似文献
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白龙江为嘉陵江上游最大一条支流,汛期洪水由暴雨形成.在河流梯级开发情况下,白龙江流域洪水的产生频次及灾害程度都与天然状态有较大差异,文章利用灰色GM(1,1)模型对流域可能产生的洪水进行预测并分析研究了洪水发生的规律性. 相似文献
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灰色系统模型在贫信息、小样本的非线性系统建模中具有明显优势,适合对时间序列较短时的需水量进行预测。该文针对基本灰色预测模型背景值构造不合理及未充分利用新信息的缺点,采用重构背景值和等维递补原理对基本GM(1,1)模型进行改进,并利用改进模型对惠州市工业需水量进行拟合和预测,结果表明,改进模型预测精度更高,可作为城市需水量预测的一种方法。 相似文献
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人工神经网络在水质预测中的应用研究 总被引:1,自引:0,他引:1
选取水质指标之一的溶解氧DO作为测算因素,研究了人工神经网络的BP法、bpx法、L-M法3种不同学习算法在水质预测中的应用。研究结果表明:3种不同学习算法的预测效果均较理想,其中以L-M法预测结果最为精确,人工神经网络在水质预测方面有着良好的应用前景和推广价值。 相似文献
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水质变化趋势的有效预测对于水资源综合管理具有重要意义。针对现有数据驱动模型不能有效反映研究对象物理机理的问题,提出了一种耦合动态方程的神经网络模型,并给出了动态方程的耦合方法。分别从数值算例和实际案例2个方面对传统网络模型和机理先验前馈网络模型进行了对比计算分析,拟合程度指标和计算误差指标都表明机理性先验知识的加入可以提高网络模型的预测精度和非线性拟合能力。同时,该模型在水质预测中具有适用性和合理性。在样本数量一定的情况下,机理性先验知识的耦合是进一步提高网络计算精度的有效途径。 相似文献
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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。 相似文献
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基于BP神经网络在白洋淀水质综合评价中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
张彦 《河北水利水电技术》2014,(3):63-66
选用2012年为现状年,应用BP神经网络建立白洋淀水质综合评价模型,用训练好的BP神经网络模型对白洋淀各监测断面的水质现状进行类别评价。结果显示,与单因素评价法相比,BP神经网络法是一种更加客观、有效和实用的环境质量评价方法。 相似文献
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严阔 《水科学与工程技术》2014,(6):43-46
针对径流量长期变化的因果关系复杂特性,常规的中长期水文预报模型又很难满足精度要求,提出了基于BP神经网络的来水量预测模型。结合实际径流数据,验证了模型的预报精度,可用来进行中长期水文预报。 相似文献