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BP神经网络在闽江十里庵流量预测中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
将反向传播BP神经网络模型应用于闽江上游流域,建立闽江上游流域洪水最速下降动量反向传播BP神经网络模型;选择闽江上游南平市十里庵水文站最大洪峰流量与其支流建溪七里街站、富屯溪洋口站、沙溪沙县站三个水文站的相应洪水流量建立模型.结果表明,模型预测精度符合要求,可作为防汛部门预测洪水的依据之一,并为汛中防汛会商和指挥调度提供依据. 相似文献
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鉴于在坝体混凝土开仓前准确预测新浇筑混凝土最高温度对防止大坝开裂的重要性,基于BP神经网络原理,以混凝土浇筑温度和冷却水管布置方式、通水温度、通水流量及气温、浇筑层厚度、混凝土龄期7个因素作为输入层,以实测混凝土浇筑仓内最高温度为输出层,利用Matlab神经网络工具箱,建立了新浇筑混凝土最高温度的BP神经网络预测模型,并通过实例对模型进行了验证分析。结果表明,冬季、夏季浇筑仓内混凝土最高温度的预测值和实测值之间的误差均约为0.5 ℃,二者吻合较好,可见该模型满足实际工程要求,也说明了BP神经网络在预测新浇筑混凝土最高温度方面具有可行性和实用性。 相似文献
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集对分析法在地下水质量综合评价中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
根据集对分析联系度表达式中的同一度、差异不确定度、对立度数值及其相互间的联系、制约、转化关系,可以进行地下水的水质评价,为水质监测与改良提供决策帮助。 相似文献
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需水量预测是水资源规划与管理的重要内容,建立高精度的需水量预测模型,可为区域水资源规划提供技术支撑。以南昌市为例,利用2005~2015年的实际用水量数据,对南昌市16个用水总量影响因子进行主成分分析,以提取的主成分作为BP神经网络的输入样本,建立BP神经网络需水预测模型。结果表明,经过主成分分析,16个用水量影响因子可用8个主要影响因子代替。建立的BP神经网络模型的需水预测平均相对误差仅为1.37%,预测精度较高,可作为区域需水预测的一种可靠方法。研究成果可为类似区域提供借鉴。 相似文献
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基于小波分析的BP神经网络潮水位预测方法 总被引:2,自引:0,他引:2
分析了潮水的特性,提出了基于小波多分辨分析的BP神经网络潮水位预测方法。通过小波分解与重构技术,将潮水位序列分解成不同层次,得到趋势项、周期项和随机项,利用BP神经网络对每一项进行预测,最后再重构得到原潮水位序列的预测值。实例验证,基于小波分析的BP神经网络潮水位预测方法比单独用神经网络对潮水位进行预测更有效。 相似文献
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目前,配电网运行评估主要集中在状态等级的确定方面,对发展趋势的分析较少,导致无法识别运行过程中的薄弱环节。同时,考虑到集对分析法的联系度采用线性处理进行量化分析,结果难以客观反映工程实际状况。为此,结合集对分析和云模型构建中压配电网运行状态评价模型,并引入博弈论构建最优组合权重模型。将两种模型的结果加权确定出综合云联系度,生成对应的状态云图以掌握配电网的运行状态。再根据各指标偏联系数的发展态势,识别出配电网运行过程中的潜在风险。最后,以宜昌市内3个地区的运行数据为例验证模型的合理性,评估结果与实际运行情况相符。同时,各地配电网的置信因子均小于0.01,验证了模型的有效性。研究成果可用于指导工程实践。 相似文献
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鉴于大伙房水库洪水预报模型为集总式模型,其参数不仅需要优选法选定或人工试错法确定,还需要实时校正,因此根据大伙房流域特点提出了一种半分布式BP神经网络洪水预报模型,实现了模型中参数的自动率定,且由于其半分布式的特点还规避了原集总式模型的部分劣势。即采用DEM和ArcGIS根据水文站及自然流域分水线划分流域,创建BP神经网络,然后应用于各子流域断面及入库断面,预报其流量值,并在每个网络中均运用逐步回归分析法对输入层数据进行筛选,以得到影响最显著因子。将所建模型应用于大伙房水库,预报精度较好,可用于大伙房水库的正式预报。 相似文献
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