参考作物腾发量的混沌性识别及预测

本文应用饱和关联维数法对海河流域张北站从1966~2005年50年的参考作物腾发量序列进行混沌性识别,结果表明该序列存在一定的混沌特性。同时,运用自相关函数法和饱和关联维数法确定了该序列重构相空间的嵌入维数和延迟时间,并在此基础上进行了相空间的重构。建立了混沌局域法预测模型对相空间的演化进行了计算,实现了参考作物腾发量的预测,并与时间序列自回归(AR)模型和基于气象资料的BP神经网络模型预测结果进行了比较。结果表明,预测效果比BP网络模型稍差,但明显优于AR模型。这为解决缺乏气象资料地区参考作物腾发量预测问题提供了新的思路。     

额济纳绿洲参考作物腾发量的研究

文章以1972-1991年的气象资料为依据,利用彭曼-蒙特斯公式计算了额济纳绿洲20年的参考作物腾发量,分析了不同月份参考作物腾发量的变化特性。并用平均气温和水面蒸发量和ET0进行回归分析,分析结果表明,平均气温和水面蒸发量与ET0有很大的相关关系,可以用平均气温和水面蒸发量对ET0进行预测。     

基于小波消噪原理的参考作物腾发量预测模型研究

将小波分析与随机分析结合,提出了基于小波消噪的随机模型并将之用于太子河流域参考作物腾发量(ET0)的模拟和预测。其思路是:首先对时间序列进行小波消噪;根据消噪序列的变化特性建立适合的随机模型;最后应用模型进行预测。     

基于GRNN神经网络的参考作物腾发量预测

参考作物腾发量是估算作物蒸发蒸腾量的关键参数,它的准确预测对提高作物需水预报精度具有十分重要的意义。由于参考作物腾发量与各气象因子呈非线性关系,将GRNN神经网络引用于参考作物腾发量预测中,并以铁岭市为例,对比分析了GRNN模型与BP模型的预测结果。分析表明：GRNN模型不仅训练速度快,还具有比BP模型更高的预测精度、逼近性和稳定性。     

辽宁省朝阳地区参考作物腾发量分析

作物需水量作为水文水资源规划和灌溉排水工程相关工作的重要依据,对精准的判断地区参考作物腾发量、提升本地水资源利用效率、科学合理的制定灌溉制度、实现农业水利可持续发展有重要意义。文中取用朝阳市的6个站点1961―2010年的气象资料进行了下述研究：运用倾向率、计算相关系数和统计计算法对朝阳地区气象因子的年际变化、年内变化进行了分析;应用彭曼公式计算朝阳地区50年的参考作物腾发量（ET0）,对其进行年、月际变化特性分析研究;对影响ET0变化的气象学因子进行分析检验和进一步研究。     

基于MRI-CGCM3模式和遗传编程人工智能算法的逐日参考作物腾发量预报方法

提出了基于MRI-CGCM3模式和遗传编程人工智能算法的逐日参考作物腾发量(ET0)预报方法(GCM-GP)。基于实测气温数据、采用Hargreaves公式计算了大连市庄河地区2011年7月1日至2020年3月31日间的逐日ET0。分别采用MRI-CGCM3模式的原始模拟数据(GCM法)和GCM-GP方法计算了该地区的ET0。结果表明,两种方法所得结果均与实测值的变化趋势基本保持一致,但GCM-GP方法方法可以大幅度地提高预报精度,具有较好的推广价值。     

基于小波消噪的参考作物腾发量RBF网络预测方法

介绍小波消噪的原理和步骤。以北方某流域甲站2001—2005年逐日气象数据为基本资料,进行10阶Dmey小波消噪,然后构建预测ET0的前馈网络模型(RBF-ET0),用2001—2004年的资料作为训练样本,对2005年的ET0进行预测,并与Penman-Montieth公式计算值进行比较。结果为:预测值与目标值的相关系数为0.991 2,相对误差的平均值为6.56%,相对误差小于20%,15%,10%的合格率分别为93.88%,85.66%,73.51%,与未经小波消噪处理的RBF-ET0模型预测结果相比,预测精度有明显提高。     

丹东地区参考作物腾发量演变规律及其气候影响因素研究

参考作物腾发量（ET0）是确定作物需水量的关键参数,对于指导农田灌溉和水资源合理配置具有重要意义.本文借助丹东地区4个气象站1960年～2006年的气象资料采用FAO推荐的P-M公式计算ET0,对ET0的变化趋势及成因进行了分析.结果表明：近47年来,丹东地区ET0呈现缓慢下降趋势,年内ET0值分布以5月份～6月份最高,12月份～1月份最低,影响多年ET0变化的主要气象因素是太阳辐射.     

基于灰色组合模型的参考作物腾发量预测

参考作物腾发量 (ET0)是制定灌溉用水计划、水量分配计划的最基本、最重要内容之一,其精确预测可以提高灌溉预报的精度.针对GM(1,1)模型在原始数据变化幅度较大且趋势不明显时预测效果差的情况,提出了用人工神经网络对GM(1,1)模型的残差系列进行修正的组合模型,并将其应用于鞍山地区参考作物腾发量预测中.预测结果表明,该方法具有较高的预测精度,同时也指出了其存在的不足之处,有待今后加以解决,以进一步提高其预测的稳定性.     

气候变化下的淮河流域中部地区参考作物腾发量变化分析

气候变化引起参考作物腾发量(ET0)的变化,由此影响作物的实际腾发量、灌溉需水量以及作物产量,本文根据淮河流域中部蚌埠地区57年的气象资料,采用FAO56推荐的Penman-Monteith公式计算参考作物腾发量.分析了淮河流域中部地区参考作物腾发量及各主要气象因素的长期变化趋势,可为该地区的流域水管理提供参考.     

基于混沌优化神经网络的农业干旱评估模型

基于人工神经网络拟合函数的原理，建立了计算农业干旱程度的评估模型。通过拟合农业干旱程度的概率分布函数，对农业干旱的概率分布进行了研究。该模型可以在随机变量具体分布未知的情况下，拟合出其概率分布函数。在网络训练方法的选择上，将混沌优化算法和梯度下降法相结合，使计算能够迅速收敛到全局极小点。以河南省濮阳市渠村灌区为例，计算出当地农业干旱程度的概率分布，验证了该模型的有效性，表明该模型能够很好的用于农业干旱的评估。     

基于遗传算法的多目标问题求解方法

寻求非劣解集是多目标决策的基本手段。已有成熟的非劣解生成技术本质上都是以标量优化的手段通过多次计算得到非劣解集。目前遗传算法在多目标问题中的应用方法多数是根据决策偏好信息，先将多目标问题标量化处理为单目标问题后再以遗传算法求解，仍然没有脱离传统的多目标问题分步解决的方式。在没有偏好信息条件下直接使用遗传算法推求多目标问题的非劣解集的研究尚不多见。     

动态规划法和遗传算法在清江工程项目中的实际比较

在水电站负荷分配最优化算法中，传统的方法是动态规划法，但是由于该算法本身的缺陷，应用越来越显得不足。随着遗传算法的研究和成熟，它被越来越多地运用到这一领域。但是究竟这两种方法各有什么优缺点，实用性如何，一般只是从理论上加以分析。利用实际的工程例子，通过Delphi7．0和Matlabl6．5做出的仿真结果来对两种方法的表现进行比较，得出了一些具有普遍意义的结论。     

Comparison between dynamic programming and genetic algorithm for hydro unit economic load dispatch

The hydro unit economic load dispatch （ELD） is of great importance in energy conservation and emission reduction. Dynamic programming （DP） and genetic algorithm （GA） are two representative algorithms for solving ELD problems. The goal of this study was to examine the performance of DP and GA while they were applied to ELD. We established numerical experiments to conduct performance comparisons between DP and GA with two given schemes. The schemes included comparing the CPU time of the algorithms when they had the same solution quality, and comparing the solution quality when they had the same CPU time. The numerical experiments were applied to the Three Gorges Reservoir in China, which is equipped with 26 hydro generation units. We found the relation between the performance of algorithms and the number of units through experiments. Results show that GA is adept at searching for optimal solutions in low-dimensional cases. In some cases, such as with a number of units of less than 10, GA＇s performance is superior to that of a coarse-grid DP. However, GA loses its superiority in high-dimensional cases. DP is powerful in obtaining stable and high-quality solutions. Its performance can be maintained even while searching over a large solution space. Nevertheless, due to its exhaustive enumerating nature, it costs excess time in low-dimensional cases.     

基于GA参数优选的ε-SVR地下水位预测方法

选择径向基核函数建立地下水位ε-SVR预测模型,基于遗传算法实现惩罚因子C、核函数参数γ和不敏感损失函数参数ε的自适应优选,并运用建立的模型对某地傍河试验井地下水位进行预测.结果表明:基于GA参数优选的ε-SVR模型对训练样本的拟合误差平方和仅为0.0022,回归系数达到0.9933,检验样本拟合结果平均相对误差仅为1...     

基于BP神经网络的农田蒸散量预报模型

本文根据石河子地区多年气象资料和作物生长、土壤水分状况,建立了以平均气温、相对湿度、净辐射量以及土壤相对湿度、棉花叶面积指数为输入向量,以实测ET为输出向量的BP神经网络蒸散量预报模型(ET(bp)).实际应用结果表明所建立的BP网络模型具有较好的预报效果,平均相对误差为6.47%,预测标准误差为0.312mm,有效性指数达到93.5%.     

基于遗传算法的物理力学参数反演

基于遗传算法的直接随机寻优特性,首先介绍了采用实数编码遗传算法反演物理力学参数的基本步骤,然后在三维有限单元法的基础上,结合水平位移等大坝安全监测资料,提出了大坝坝体弹性模量和坝基变形模量的反演方法。并结合某重力坝8#坝段的安全监测资料,利用该方法反演得到了该大坝坝体弹性模量和坝基变形模量。算例表明,采用遗传算法—三维有限单元法反演大坝坝体及坝基的物理力学参数是可行的。     

基于遗传算法的拱坝优化设计

将寻优能力很强、具有全局最优解的遗传算法 ,应用于拱坝坝形的优化设计 .拱坝优化设计实例表明 ,采用遗传算法的优化设计结果优于序列二次规划法     

基于遗传算法的平面叶栅多目标优化设计

本文提出了一个基于小生境遗传算法的平面叶栅多目标优化设计方法。该方法利用奇点分布法设计无厚翼型初始骨线，在最大厚度一定的条件下，采用NACA—0012型空气动力翼型的厚度分布规律对已知骨线进行加厚得到翼型，从而得到平面叶栅。然后以平面叶栅表面边界层中的流动损失最小和翼型气蚀系数最低为多目标，用距离法构造二者统一的目标函数，利用遗传算法来搜索最佳的骨线形状。已知叶栅的流场分析由一个基于边界元的程序完成。假定总损失与叶栅表面边界层中的流动损失成正比，该损失可通过积分法计算叶栅边界层得到。将该方法应用于ZZ400叶栅的设计，结果显示可以得到较满意的解。     

基于混沌优化算法的混联水电站群长期优化调度

在建立混联水电站群长期优化调度模型的基础上,应用混沌优化算法对模型进行求解。以水电站群总电能最大为目标函数,根据混沌运动的随机性,由Logistic模型产生的混沌变量来进行优化搜索。此方法可避免陷入局部最优点,并取得全局最优。实例计算结果表明,混沌优化算法与逐步优化算法相比,优化结果良好。表明本文算法可以用于求解具有复杂约束条件的非线性混联水电站群水库优化调度问题。