基于支持向量机的水资源可持续利用评价

针对水资源可持续利用评价方法的不足,提出了基于支持向量机的水资源可持续利用评价的新方法,并对汉中和淮河地区进行了实例应用;最后将基于支持向量机的评价结果,与人工神经网络和SP方法的评价结果进行对比,结果表明新方法模型简单、实用性强.     

基于麻雀搜索算法优化支持向量机的区域水资源安全评价

针对我国水资源安全评价问题,结合支持向量机(SVM)对小样本、非线性问题分类效果好的特点,用麻雀搜索算法(SSA)对支持向量机的惩罚因子(C)和核函数参数(g)进行优化,建立基于麻雀搜索算法优化的支持向量机模型(SSA-SVM)用于区域水资源安全评价,以洛阳市某区域为例进行研究。结果表明,SSA-SVM法与T-S模糊神经网络法得到的评价等级结果基本一致,SSA-SVM模型具有寻优速度快,不易陷入局部最优等特点,可用于区域水资源安全评价。     

支持向量机方法在太阳辐射计算中的应用

利用郑州1961～2000年的逐月曝辐量和有关气象数据,分析了曝辐量与气象因子的相关关系,应用支持向量机(SVM)方法,确定了影响逐月曝辐量的主要气象因子,建立了月曝辐量的支持向量机计算模型,为太阳能资源的评估方法提供了一种新的技术方法。用1961～2000年的逐月资料对郑州气象站的逐月曝辐量进行训练建模,用2001～2006的资料做评估效果检验,研究结果证明该方法适用于曝辐量的计算和太阳能资源的评估,可应用于同一气候区内无辐射观测的气象台站曝辐量的计算和太阳能资源评估,也可根据月气候预测进行月曝辐量的预估。     

基于GA-BP神经网络与LSSVM支持向量机的日用水量组合预测模型

影响城市日用水量的因素众多,供水部门由于缺乏有效的日用水量预测模型,造成了调度过程中严重的水电等资源浪费现象。针对日用水量变化的趋势性和周期性特点,提出了基于GA-BP神经网络与LSSVM支持向量机的组合预测模型,即选择不同影响因素分别输入到两个子模型,可达到最优效果。在对两个子模型的训练过程中,同时获得预测结果的置信概率,利用置信概率结合两子模型的预测结果,建立组合预测模型,并与传统组合模型进行了对比分析。在上海市某区域自来水公司的应用表明,与单项预测模型、传统线性和非线性组合模型相比,该组合模型具有更高的精度和泛化能力。     

支持向量机灰熔点预测模型研究

根据电厂对混煤灰熔点计算的需求,采用支持向量机算法和BP神经网络算法对灰熔点进行了建模和对比研究,灰熔点模型采用灰成分作为输入量,灰熔点(ST)作为输出量,用所建模型对单煤和混煤灰熔点进行预测,然后将预测结果与实验结果进行比较。支持向量机模型对单煤和混煤的预测误差分别为0.57%和1.94%,BP神经网络模型对单煤和混煤的预测误差分别为1.925%和10.43%,结果表明,支持向量机模型对单煤和混煤灰熔点的预测更精确。     

基于支持向量机的燃气轮机故障诊断

分析燃气轮机的8种典型常见故障,建立了基于支持向量机的故障诊断模型,用实例计算证明其有效性。同时和神经网络方法对比后发现：在小样本情况下,支持向量机方法的计算结果比神经网络要好,推广能力更强,而且效率高于神经网络。本方法针对故障诊断样本少的特点,为建立智能化的燃气轮机状态监控和故障诊断提供了一种新的途径,具有广泛的实用价值。     

基于支持向量机的发动机磨损故障识别

针对发动机磨损故障识别问题,利用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的小样本训练学习的优势,建立基于SVM的发动机磨损故障识别方法,有效解决了困扰发动机油液分析故障诊断中小样本识别问题,为发动机故障诊断提供了一种新的途径.     

基于支持向量机的鄱阳湖环湖区需水预测模型

基于三峡水库对鄱阳湖环湖区水文情势变化的重要影响,并针对鄱阳湖环湖区水生态环境为江西省经济发展的重要保障和支持,采用适合小样本训练的支持向量机(SVM)模型预测了鄱阳湖环湖区未来规划年的需水量,分别从核函数的选择、模型参数观察了误差曲线变化,最终寻求了适合本地区的SVM模型.预测结果表明,该模型可正确预测鄱阳湖环湖区的需水趋势,为实现该区的经济社会可持续性发展奠定了基础.     

基于最小二乘支持向量机的水库来水量预测模型

为提高水库来水量的预测精度,提出了一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的来水量预测模型。实例应用结果表明,该模型预测能力强、预测精度高,其预测精度明显高于BP模型,为来水量预测提供了一种可靠、有效的方法。     

基于改进自适应遗传算法的大坝变形支持向量机预测模型

针对支持向量机模型预测大坝变形的核心为选取惩罚因子C和核函数参数σ的问题,以及标准遗传算法可能存在收敛局部小而最后得不到全局最优解、收敛速度慢等缺点,采用改进的自适应遗传算法对参数进行寻优。实例应用表明,与自适应遗传算法的支持向量机模型和统计模型相比,改进的自适应遗传算法的支持向量机模型推广能力和泛化能力更好,从而证明该预测模型具有可行性和实用性。     

城市水资源短缺风险评价模型及预测模型研究

水资源短缺风险的评价、等级的划分及其预测模型对促进城市水资源的高效利用、可持续发展等均具有重大意义。以北京市为例,依据其水资源特点,考虑其供需情况,提出了影响北京市水资源短缺的风险因子分别为人口规模、气候条件、管理制度、水体污染以及回收利用率,进而采用层次分析法、模糊综合评价及BP神经网络算法等理论,对北京市2011～2015年间水资源短缺风险进行了预测分析,并提出了缓解北京市未来水资源短缺风险的主要途径为合理控制人口规模和加强水资源管理。     

基于循环组合模型的洞庭湖流域水资源短缺风险评价

以洞庭湖流域14个主要城市为例,采用循环组合模型评价了各城市水资源短缺风险,通过分析各城市水资源短缺特征,建立了风险评价指标体系,采用层次分析法、主成分分析法和熵值法计算各评价指标的权重,用风险度对水资源短缺风险进行单一评价,采用Kendall和谐系数法检验几种评价方法的一致性,利用平均值法、Boarda法及Compeland法3种组合评价法对单一评价结果进行组合评价,最后按3种组合评价法循环组合得到最终的评价结果。结果表明,洞庭湖流域虽然水量充足,但存在中低水平的水资源短缺风险,评价结果与现实状况一致,可见该模型有较强适用性。     

可变模糊模型在水资源短缺风险评价中的应用

针对水资源短缺风险评价中各指标具有模糊性及应用单一模型评价存在的偏面性问题,采用可变模糊评价模型进行水资源短缺风险评价可提高评价结果的可靠性,并将熵权作为客观权重与主观权重相结合确定指标综合权重。实例应用结果表明,该模型计算简便,评价结果可靠、合理。     

基于模糊集对法的乌鲁木齐市水资源短缺风险评价

为评价城市水资源短缺风险,以5个风险指标建立了乌鲁木齐市水资源短缺风险评价模型,基于2004～〖JP〗2010年用水量资料与随机模拟的供水量资料,结合指定情境采用模糊集对评价方法对评价模型进行求解,并与模糊综合评价法、灰关联分析法、模糊物元评价法的评价结果进行了比较。结果表明,模糊集对评价方法合理简便,乌鲁木齐市水资源短缺风险从2004年的低风险向2010年较高风险发展,未来乌鲁木齐市水资源短缺风险将持续保持在高风险下,可见乌鲁木齐市实施外部引水和内部节水措施刻不容缓。     

区域水资源短缺风险的SPA-VFS评价模型

基于集对分析原理,选取区域水资源短缺风险程度的风险率、脆弱性、可恢复性、重现期和风险度为评价指标,建立了基于集对分析-可变模糊集的区域水资源短缺风险评价模型.湖北漳河灌区实例结果表明,灌区水资源短缺风险均处于较低风险水平,预测结果与灌区现状的开发利用程度、缺水量相符,该模型具有一定的可操作性和实用性,并为区域水资源规划和管理提供决策依据.     

基于改进水生态足迹模型的深圳市水资源可持续利用分析

基于传统水生态足迹模型,在优化水资源均衡因子的基础上构建了基于市公顷的水生态足迹模型,计算了深圳市2004～2018年间水资源均衡因子、各区水资源产量因子、水资源生态足迹和水生态压力指数,对水资源可持续发展水平进行了研究.结果 表明,深圳市水资源均衡因子逐步增加;水资源产量因子总体呈现由东向西递减趋势;水资源生态足迹周...     

区域水资源紧缺程度评价模型及应用

在单层模糊模式识别模型的基础上，利用级别特征值概念给出了多层次多目标区域水资源紧缺程度评价模型；给出了沧州区域水资源紧缺程度评价指标体系及相应隶属函数和分级标准；把该模型应用于沧州区域水资源紧缺程度评价，结果表明这种方法是可行的。     

基于AHP-模糊决策模型的水资源配置方案优选

为使新疆台兰河流域水资源配置方案优选过程更加科学合理,运用层次分析法构造了综合评价指标体系,并结合模糊一致矩阵建立了AHP-模糊决策优选模型,从水资源情况、用水效率、防洪安全、社会经济四方面优选出水资源配置最佳方案。结果表明,该模型减少了优选过程中的主观经验因素,使方案比选的过程更科学、结果更可信,且运算时间短、简单可行。     

面向生态的水资源协调优化配置模型

针对宜昌市黄柏河流域和东风渠灌区水资源状况,建立了大系统递阶水资源协调优化配置模型。该模型以系统综合经济效益为目标函数,在水资源优化配置机制中强调河道内生态环境需水量和灌区环境需水量对研究区域可持续发展的重要意义,并运用优先用水权理论对不同用水户的取水先后顺序做了限定。模拟计算结果表明,优化水资源配置不仅能保证城镇供水、灌溉用水以及生态环境用水量需求,而且能有效地增加水电站群的发电量,促进社会经济的协调发展。     

最近邻抽样回归模型在水文水资源预后中的应用

介绍了最近邻抽样回归模型进行单因子和多因子预测建模的基本思想和实现算法。通过水文水资源中的两个实例对NNBR模型的预测效果进行了验证,并与自回归模型,基于遗传算法的因归模型及经验相关图法的预测效果进行了对比。