黄河口滨海区生态需水量神经网络模型的建立

针对河口与近海生物对环境条件变化响应的非线性和不连续性，以及生态系统所具有的多源性、开放性、耗散性和远离平衡态的复杂特征，利用人工神经网络最新技术，建立了河口滨海区生态需水量与健康生态特征指标问的非线性耦合关系的神经网络计算模型，借助Mat lah工具箱强大功能和自主开发接口，快速实现输入数据的预处理、网络的训练和仿真。     

黄河口滨海区生态需水量研究

针对河口与近海生物对环境条件变化响应的非线性和不连续性,以及生态系统所具有的多源性、开放性、耗散性和远离平衡态的复杂特征,利用BP神经网络强大非线性映射能力,建立了以水位、流量、含沙量、叶绿素浓度为输入变量的神经网络模型,实现了对黄河口滨海区典型年份生态最小需水量的成功预测。     

黄河口滨海区叶绿素浓度与水文资料聚类分析

针对河口与近海生物对环境条件变化响应的非线性和不连续性,以及生态系统所具有的多源性、开放性、耗散性和远离平衡态的复杂特征,利用自组织特征映射网络（SOM）技术,开展了河口水文、泥沙和生态资料的聚类分析,可实现对复杂问题的分解,为神经网络训练和仿真奠定了基础。     

黄河口最小生态环境需水量研究综述

为解决黄河口水环境污染和水资源短缺问题,须对河口水资源进行优化配置。要保护和维持河口三角洲湿地环境,协调人类活动与生态、资源、环境之间的关系,做到水资源可持续发展,则确定其生态环境需水量是核心问题。通过分析国内外生态环境需水量研究现状,阐述了生态环境需水量的有关概念。指出未来生态需水量研究发展趋势是综合多学科的研究,微观上从水分需求机理研究入手,宏观上关注尺度效应和耦合效应研究。     

基于改进型BP神经网络马尔科夫模型的区域需水量预测

为提高需水量预测的精确度,应用了一种BP神经网络与马尔科夫相结合的预测模型,介绍了它的基本原理及算法,并给出了该模型建立的具体过程,最后该模型被应用于需水量预测工作中,计算证明取得了较好的效果。     

黄河口滨海区地形测量期间潮位的确定方法

利用M ike21对黄河口滨海区地形进行了模拟计算,发现滨海区潮水面不是水平的,各测验断面两端点的水位差平均为±0.3 m,最大误差为±0.6 m。提出了滨海区地形测量期间提高潮位测量精度的方法:①根据海边潮位和深水潮位,通过三角内插改正方法近似求得滨海区某点的潮位;②用M ike21插补、整编水文资料。     

基于BP神经网络的桂林生态城市建设需水量预测

根据桂林市经济社会历年统计的主要指标数据,运用SPSS社会科学统计软件分析并选取出桂林市辖区生态城市建设需水量的显著性影响因子,采用改进的归一化进行非线性规格化数据处理,基于Matlab建立BP神经网络模型,预测桂林市辖区生态城市建设需水量,结果表明,预测结果与原始数据的平均相对误差为1.19%,最大为2.08%,最小为0.28%。该模型具有较高的预测精度和良好的泛化能力,BP神经网络与SPSS软件优化组合模型,可用于需水量预测。     

基于RBP神经网络模型的城市需水量方法研究

城市需水量预测是水资源可持续发展的研究基础。需水量预测考虑的影响因素较复杂,增加了需水量预测难度。通过建立RBP神经网络模型,以河北省A城市为例,进行城市需水量拟合与预测,与传统BP神经网络模型和灰色系统模型计算结果进行对比分析,结果表明RBP神经网络模型拟合的相对误差为2.65%,模型预测结果的相对误差为3.92%,计算结果精度高于另外两种方法,对今后城市需水量预测方法研究提供了一种有效方法的借鉴。     

黄河口冲淤演变动力学仿真模型构建

尝试将系统动力学方法用于黄河口冲淤演变研究,对黄河口实测资料进行处理,分析了冲淤演变影响因素,确定了冲淤演变系统的边界.引入辅助中间变量,分析河口冲淤演变系统动力学因果关系;并引入水平变量、流速变量、信息流等因素,构造更加深入的系统行为关系,从而更加完整、具体地描述系统构成、系统行为和系统元素相互作用机制的全貌.     

巢湖生态需水量计算

最小生态需水量是维持湖泊系统和谐与稳定所必须消耗的水分,生态需水量的减少,将直接影响湖泊生态系统的动态平衡及其功能的正常发挥.本文采用最低生态水位法计算巢湖最低生态水位,由此初步确定巢湖最小生态需水量.     

基于主成分回归与灰色神经网络模型的水资源承载力需水量预测

我国的水资源利用问题日趋严峻。作为影响水资源承载力的重要因素,社会经济活动对水资源的影响尤为明显。通过分析影响水资源承载力的社会经济驱动要素,建立主成分回归模型,分析得出影响江苏省水资源承载力变化的三个驱动力以及驱动力影响度,利用三个驱动力中的6个重要驱动因子,建立灰色神经网络预测模型,预测出江苏省2012-2013年的年需水量。结果表明:预测模型精度较高,最后结合江苏省发展现状提出相关的政策性建议。     

区域生态需水量研究

随着社会经济的发展,人们生活水平有了极大的提高,生态环境的质量受到空前的重视。本文从生态需水量的定义出发,对生态环境需水量的计算进行了详细的分析并以张家港市为实例进行了具体的研究。     

小清河岔河控制站基本生态需水量分析

基本生态需水量是维持河湖生态功能不丧失,需要保留在河湖内的最小水量及其过程是河湖生态需水要求的底限值。通过对小清河岔河控制站基本生态需水量的计算分析和满足程度评价,对确定小清河干流的生态需水量及目标生态需水量,具有重要的参考价值与指导意义,为沿岸地市生态文明建设提供技术支撑。     

浅析合肥市城市河湖生态需水量

为实现合肥市水资源可持续利用,支撑经济社会高质量发展,维系良好生态环境,解决日益突出的水资源供需矛盾,需明确城市河道的生态需水量。文章阐述了河道生态需水量的概念,确定了河道生态蓄水量的计算方法和规模,并结合不同水源进行了分水,为城市河湖生态补水设计提供参考依据。     

南四湖最小生态需水量的确定

南四湖地处鲁南泰沂山前冲积平原与鲁西南黄泛平原的交界地带，是中国北方地区最大的淡水湖，也是中国第6大淡水湖。南四湖流域多年平均降水量691mm，人均水资源量不足300m^3，时空分布严重不均，属严重缺水地区。回顾了国内外生态需水量研究进展，对南四湖生态调查资料进行了分析，提出了南四湖生态需水量计算的方法，计算了南四湖最小生态需水量和相应的南四湖最小生态水位。     

沈阳市城市生态需水量计算与预测

采用Tennant法等计算方法,将沈阳城市生态环境需水量分为城市河道生态需水量,城市河湖生态需水量,城市绿地、植被生态需水量三部分分别计算.介绍了详细的计算情况和结果,对生态需水量预测的应用可以有效缓解沈阳市生态用水匮乏的现状.     

新郑市生态水系需水量研究

在探讨生态环境需水量概念的基础上,总结了目前常用的生态需水量研究方法。并在对新郑市水系调查分析的基础上,根据新郑市水系的实际情况,采用换水周期法根据水系水体规模、蒸发量及渗漏量计算了新郑市水系生态环境需水量。计算结果表明,新郑市河道和人工湖泊生态需水量分别为3533万m3和1079万m3。今后需要加强河道生态资料的监测和收集,建立以生态学信息为基础的物理实验模型,为定量研究河道内生态环境需水量提供有力支撑。     

扎龙湿地生态需水量研究

在分析湿地生态需水量计算方法的基础上,结合扎龙湿地的实际情况,计算扎龙湿地的生态需水量。计算所得扎龙湿地最小、适宜、理想生态需水量标准分别为2.08×10^8m^3、5.55×10^8m^3、7.00×10^8m^3。     

基于RBF神经网络的农业需水量预测

介绍了径向基函数神经网络的原理、训练算法,建立的径向基函数神经网络农业需水量预测模型具有较强的非线性处理能力和逼近能力,运算速度快、性能稳定,克服了BP神经网络学习过程的收敛过分依赖于初值和可能出现局部收敛的缺陷,预测精度较高,泛化能力强。     

计算河道内生态需水量的DESKTOP RESERVE模型及其应用

DESKTOP RESERVE模型源于构造块方法,计算时只需要历史流量资料,通过河道水情特征来反映河流生态功能。模型分别对平水年基流量、枯水年基流量、平水年高流量与枯水年高流量四个模块进行年值模拟,再分配至月值,模型最终输出为各月不同保证率下的生态需水量序列,用于水资源管理。但由于模型的噪音项包含的不确定性较构造块方法更多,因此模型适用于对河道内生态需水量进行初步快速的预测。