基于灰色神经网络理论的东江水库入库径流量预测

针对目前径流预测模型精度偏低的现状,提出了灰色神经网络预测模型,充分发挥了灰色理论的少量数据建模和神经网络能够逼近任意复杂函数的优点,并将该模型应用于东江水库年径流预测.结果证明,该模型预测精度更高,实用性更强.     

基于灰色神经网络模型的径流模拟与应用

通过对实测年径流系列进行相关影响因子的灰关联度分析,建立了GM(1,N)模型,利用BP神经网络模型对残差值进行拟合修正,构建了一个基于GM(1,N)的灰色神经网络预测模型.结合实例的计算结果表明,该模型可提高年径流模拟精度.     

改进RBF神经网络在地下水动态预报中的应用

根据地下水位与其影响因素之间存在的映射关系,建立了一种改进的RBF神经网络模型,并分别通过减聚类和监督学习算法对网络参数和权值进行训练.结果表明,该模型比传统的BP算法迭代次数少,收敛速度快,运算简便,预测精度较高,具有应用价值.     

用改进的BP算法预报灌区地下水位

在简述BP网络特点的基础上 ,提出了对BP算法中输入、输出因子进行规格化处理的方法 ,解决了BP算法在实际应用中输出值与期望值相差较大使训练结果达不到要求的问题 .提出了可以有效节省训练时间和修正学习因子的方法 ,将其应用于灌区地下水位预报中取得了满意的结果     

基于偏最小二乘法的泉流量预报模型

偏最小二乘回归能较好地解决自变量之间的相关性问题,克服了变量多重相关性在系统建模中的不良作用.同时用这一方法建立的泉流量模型,可进行流量预报.且以黑龙洞泉为例,通过计算、拟合、分析,说明建立的泉流量模型具有较好拟合性和稳定性.     

城市雨水资源化径流模型研究

现有城市雨水径流模型较传统模型在计算上不能很好地解决城市洪涝灾害问题,而且从某种意义上造成了城市雨水资源的浪费.基于雨水资源化思想的城市雨水资源化径流模型可对降雨加以充分调蓄和利用,有助于解决城市洪涝灾害和水资源短缺问题.构建了城市雨水资源化径流模型,介绍了模型的功能和模型的实现过程.     

模糊加权线性回归模型

提出了一种模糊加权线性回归模型。算例分析证明，该模型在一定程度上克服了基于最小二乘法的线性回归模型所存在的回归方程受个别异常点影响较大，欠稳定的缺点     

除湿空调器传质性能的场协同理论研究

利用场协同理论分析了除湿空调器传质性能的提高问题，主要是从调整速度场与浓度场之间的夹角，以强化除湿空调器传质性能；引用一种螺旋型蜂窝填料结构的除湿空调器和带倾角的螺旋折流板式除湿空调器，验证并总结其强化传质的性能，阐明其在工程中的推广应用价值。     

基于网格技术的电力营销信息私有云存储方法研究

电力营销信息均采用报文文件或数据库形式实施存储,其容量以指数级上升,造成信息故障条件下备份不及时,导致存储效率下降,为此研究基于网格技术的电力营销信息私有云存储方法.通过网格系统管理节点和网格公共服务节点提供网格基础服务,利用本地资源服务器和企业网格应用服务提供网格应用服务.以模型中各服务器节点为基础,通过负载预测流程...     

企业危机预警管理的理论分析与研究

在阐述企业危机预警管理基本原理玫理论方法的基础上,建立了一般企业危机预警系统的指标体系,并动用多目标规划原理设计了企业危机警度的预报方法。