模糊可变评价模型在评价农村水利现代化中的应用

本文应用了以模糊可变集合与相对差异函数为基础的相对隶属函数表示的模糊可变评价模型,评价农村水利现代化.该模型能够科学、合理的确定与农村水利现代化相关的各项指标处于区间值的相对隶属度、相对隶属函数,并且能够通过变化模型及其参数,合理地确定出农村水利现代化水平的评价等级,提高对样本等级评价的可信度.应用该模型对山东省2000年农村水利现代化水平进行了评价,并与其他评价方法的评价结果进行了比较分析.结果表明该模型实用性强,计算结果可靠,可应用于不同实际工程领域的综合评价中.     

基于可变模糊集的水资源承载力预测方法研究

水资源对于人类社会的发展具有深远的意义,但是近几年,部分区域水资源的承载力逐渐下降。因此,对基于可变模糊集的水资源承载力预测方法进行研究分析。确定可变模糊承载预测因子,建立双向水资源承载力预测结构,在可变模糊集下求解相对承载预测隶属度矩阵。在此基础之上,构建载荷可变模糊水资源承载力预测模型,利用物元测定法实现水资源承载力的预测。测试结果表明,与传统灰色模型承载力预测组和传统物元承载力预测组相对比,本文所设计的传统物元承载力预测方法最终得出的AHP模糊承载权重比相对较高,表明在AHP模糊承载权重比背景之下,对于A市的水资源承载力预测效果更佳,预测的范围更为精准,具有实际的应用意义。     

黄河内蒙古段流凌预报可变模糊聚类循环迭代模型

为了模拟黄河内蒙古段冰情的发生、发展过程,以可变模糊集理论为基础,提出了可变模糊聚类循环迭代模型来预报黄河内蒙古段巴彦高勒站流凌日期。选定初始权重矩阵、初始模糊聚类矩阵、初始模糊聚类中心矩阵,应用迭代公式求得最优权重矩阵、最优模糊聚类矩阵、最优模糊聚类中心矩阵,建立符合相关性要求的回归方程,从而实现预报识别检验。将模型预报结果与实测值对比分析,预报结果合格率达到80%,属于甲等预报方案,表明基于物理成因分析和数学理论的可变模糊聚类循环迭代模型可用于黄河内蒙古段的流凌预报。     

水质综合评价的模糊可变集合方法

基于立足全局的系统观,应用模糊可变集合,建立水质评价模型,把水质评价由定性转化为定量。该方法能够科学、合理地确定与水质相关的各个研究指标处于级别区间的隶属度、相对隶属函数,并根据指标重要性进行二元比较与量化,从而合理地确定出各个指标的权重。通过实际水质等级的级别特征值计算,对北京永定河水质进行了模糊可变集合评价。评价结果表明了该方法的可应用性。     

基于粒子群神经网络的凌汛开河日期预测研究

为了更准确地预测凌汛开河日期,提出用粒子群算法和BP神经网络相结合的粒子群神经网络模型。介绍了模型的设计和算法实现的流程。该模型通过粒子群算法对BP神经网络初始的权值和阈值进行优化,并以黄河内蒙段三湖河口站作为研究实例进行冰凌开河日期预测。结果表明,经粒子群优化后的BP神经网络预测精度比遗传神经网络和单一BP神经网络更高。     

基于最优组合赋权的可变模糊模型在水质评价中的应用

针对目前地表水水质评价的模糊性、不确定性和权重确定方法存在的问题,采用最优组合赋权模型将主、客观权重进行优化组合,在可变模糊集理论的基础上,建立最优组合赋权可变模糊模型,以鞍山市为例对其进行实证分析。运用Matlab软件求得最优组合赋权数学模型的主客观线性系数分别为0.6和0.4,基于可变模糊模型对鞍山市地表水水质进行评价,并将结果与模糊综合评价法、灰色关联分析法结果以及实测值进行比较。结果表明:通过该法得出的评价结果符合该地区的实际情况;该模型科学合理、具有一定的可靠性和可操作性。     

基于模糊可变模型的白洋淀水环境质量评价

针对水质表现出的模糊性,采用模糊可变集合理论的模糊可变模型,对白洋淀水体的环境质量进行了综合评价。通过科学确定与地表水水质相关的各参评因子处于标准区间值的相对隶属度,根据二元比较模糊决策分析法,计算各参评因子的权重,得出白洋淀水体的环境质量级别。并与采用单因子评价法的评价结果进行了对比分析。表明模糊可变模型评价的水质结果更加合理、可信。     

可变模糊评价法及在水资源承载能力评价中的应用

本文在笔者建立的可变模糊集理论基础上，提出可变模糊评价模型与方法，该方法能够科学、合理地确定样本指标对各级指标标准区间的相对隶属度、相对隶属函数，并且能够通过变化模型及其参数，合理地确定出样本的评价等级，提高对样本等级评价的可信度。最后将该方法应用于淮河流域水资源承载能力的综合评价。应用实例表明，该模型计算简便，评价结果可信度高。     

模糊可变评价模型在白洋淀水环境质量评价中的应用

采用模糊可变模型对白洋淀水体的环境质量进行了综合评价。通过科学确定与地表水水质相关的各参评因子处于标准区间值的相对隶属度,根据二元比较模糊决策分析法计算各参评因子的权重,得出白洋淀水体的环境质量级别,并与单因子评价法的评价结果进行了对比分析。结果表明,模糊可变模型评价的水质结果更加合理可信。     

基于可变模糊识别的水库移民生产生活水平评价

为科学、合理地评价水库移民的生产生活水平,以可变模糊集理论为基础,运用可变模糊识别方法,对山东省泰安市东平湖水库移民生产生活水平进行了评价研究。通过合理确定指标相对隶属度、相对隶属函数以及指标权重,建立了东平湖水库移民生产生活水平的可变模糊模式识别评价模型。综合考虑不同准则下权重、模型参数变化,分析各模型对应级别特征值的稳定情况,取级别特征值的均值作为最终评价结果,合理地确定出样本的评价等级。结果表明,东平湖水库移民生产生活水平为4级,处于略好级别,但与当地农村居民生产生活水平相比,仍处于劣势。实践表明,可变模糊识别方法实用性强,评价结果可靠,在相关工程领域具有应用价值。     

基于TOPSIS-模糊综合评判的模糊推理模型在开河预报中的应用

冰凌开封河受到较多自然和人为因素的影响,具有较高的不确定性,为了进一步提高冰凌开封河预测的精度,考虑各因素的综合作用成为解决问题的关键。先采用主成分分析法初步确定冰凌开封河历时影响因子的权重,运用模糊推理模型依据影响因子矩阵的相似性进行初步预测,进而采用TOPSIS-模糊综合评判模型对预报因子进行识别,筛选出合理的预报因子进行二次预测。运用实例对基于TOPSIS-模糊综合评判模型冰凌预报因子识别的模糊推理模型的效果进行了检验,同时与冰凌预报模糊优选神经网络BP模型进行对比,结果表明:在TOPSIS-模糊综合评判模型因子进行识别基础上的模糊推理模型预测精度较高、效果较好,既能够有效识别预报因子,又能够较好地提高预报封河、开河历时的精度,为凌汛预测提供了新的途径。     

基于BP-DEMATEL算法的冰情预报因子敏感性分析

冰情发展受到水文、气象、水力、河道条件和人类活动等多因子相互作用的影响,获得各影响因子的权重关系是进一步明晰冰情发展演变规律和提高预报精度的基础。本研究提出了基于BP-DEMATEL算法的冰情预报因子敏感性分析模型,应用于黄河内蒙古河段巴彦高勒水文站流凌、封河及开河冰情影响因子的分析中,得到影响冰情演变各因子的权重和不同因子之间的相互耦合关系,明确了冰情预报中关键的影响因子。采用不同权重的因子开展流凌、封河和开河的预报,结果显示利用权重值大、相关性强的预报因子开展冰情预报的预报值与实测值吻合较好。因此本研究提出的BP-DEMATEL模型开展冰情预报因子敏感性分析能够得到合理的权重值。     

黄河头道拐站开河日期预测的LSSVM方法

根据实测冰情数据分析发现,可将冰盖厚度演变过程作为预测头道拐站的开河日期的主要依据,同时还应考虑封冻期气温、流量等对冰盖厚度的持续性和累积性影响。据此提出了一种应用数据挖掘技术和LSSVM进行头道拐站开河日期预测的新方法。应用LSSVM模型对头道拐站2010年、2011年和2012年开河日期的预测结果表明,可在封冻期内任一冰盖厚度测量日期利用上述方法对该站的开河日期进行预测,有效延长了预见期,且在3月6日前的预测值均满足许可误差合格率的要求。根据LSSVM模型预测误差呈波动性变化的特点,提出了预测开河日期的均值法,可使开河日期预测精度得到显著提高。     

基于GASS-BPEE交叉训练算法的河道冰情预报组合模型

在文章的河道冰情预报的组合模型中,首先在成因分析的基础上,采用逐步回归算法对预报因子进行有效的筛选,然后采用GASS-BPEE交叉训练算法对冰情要素进行预报.利用该组合模型对凌汛灾害多发的松花江依兰、佳木斯江段开河日期进行了预报,结果表明所建立的河道冰情预报组合模型结构简单、预报精度较高,具有实用价值.     

黄河内蒙古段开河日期预报模型及应用

对黄河内蒙古段的冰情特点进行分析,选用1970—1971年度至2007—2008年度共38个冬季的冰情资料,提取合适的预报因子,分别采用人工神经网络模型和多元线性回归模型,对黄河内蒙古段的开河日期进行预报。结果表明,神经网络模型和多元线性回归模型预报样本合格率分别为86.7%和80.0%,神经网络模型的预报精度高于多元线性回归模型,更适用于黄河内蒙古段开河日期预报。     

基于模糊识别人工神经网络的冰凌预报模型

黄河内蒙古段地处黄河流域最北端,由于它的特殊地理位置、水文气象条件、河道特性,几乎每年产生凌汛。在分析影响凌汛成因因素的基础上,选取合适的预报因子,基于模糊识别人工神经网络BP模型,提出冰凌预报方法,应用于黄河内蒙段封河、开河日期的预报。结果表明,计算简便,精度良好。     

利用水位变化的黑龙江开河方式和开河日期预报

天然河道发生武开河时容易产生冰塞冰坝,造成凌汛灾害。在分析破冰水位和实测日水位的基础上,提前准确预报开河方式和开河日期并及时采取相应防范技术,是防凌减灾的一项重要非工程措施。基于冰盖挠度破坏原理,在利用水位变化判断开河模式的研究基础上将一维冰厚模型的度日法进行优化,计算河道冰厚变化,预报2015—2018年黑龙江开河方式及开河日期。结果表明:开河日期预报除2017年预报值和实测值误差1天,其余年份均完全相同;开河方式预报除因2018年开河水位过低导致水动力不足影响到预报的准确度外,其余年份预报值和实测值相同。     

冰凌预报模糊优选神经网络BP方法

黄河内蒙段地处黄河流域最北端，由于它的特殊地理位置、水文气象条件、河道特性，几乎每年产生凌汛。本文在分析影响凌汛成因因素的基础上，选取合适的预报因子，基于模糊优选神经网络BP模型，提出冰凌预报方法，应用于黄河内蒙段封河、开河日期的预报。结果表明，计算简便，精度良好。     

神经网络理论在黄河宁蒙河段冰情预报中的应用

本文研究了以神经网络理论为核心的黄河上游宁蒙河段冰情预报。通过分析河流冰情特点，开发出了用Levenberg-Marquart算法改进传统BP神经网络理论进行冰情预报的数学模型，适用于流凌、封河、开河、水温、流凌密度、冰塞、冰坝等的预报。把该模型应用到2004—2005年冰情预报中，提前预报出2004～2005年冰情发生情况，具有良好效果。理论分析和实例论证都表明该神经网络模型能够进行宁蒙河段冰情预报。     

雪覆盖下冰盖的热力增厚和消融

雪覆盖下冰盖的热力增厚和消融是急需研究的问题,对于冬季降雪频繁地区开河预报、冰凌洪水风险分析具有重要的实用价值。基于雪盖和冰盖的热力条件是准稳态假设,建立了冰盖热力增厚和消融速率与雪厚、冰厚、大气传递给雪面的净热通量和水体传递给冰底面净热通量的函数关系,包括：太阳辐射、反射和透射,雪面和大气的长波辐射,雪面蒸发-对流,河床地温等因素。提出了雪面温度和冰盖垂向温度分布的理论公式及冰盖热力增厚和消融发展过程的数值计算模型。最后,以黑龙江漠河段实测的冰情为例,验证了所提冰盖热力增厚和消融数学模型的实用性,并分析了一些重要参数随时间的变化特点。