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基于信息扩散近似推理的农业干旱预测模型 总被引:1,自引:0,他引:1
将信息扩散近似推理技术应用于农业干旱预测中,信息扩散近似推理将样本点转换成模糊集,部分弥补了由于数据的不完备性所造成的信息空白,并可以将样本中的矛盾模式转换成兼容模式.借助信息扩散近似推理模型,利用农业干旱历史灾情序列对未来年份农业产量进行预测,估算减产程度.实例表明,该模型能在小样本条件下,充分挖掘数据信息,较好的预... 相似文献
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南水北调工程是缓解北方水资源短缺的战略工程,自中线工程通水以来其发挥的综合效益日益显著,对中线工程的供水综合效益进行量化评价具有重要意义。从调水对受水区水资源承载力提升程度的视角,探析了供水综合效益。在此基础上,结合可变模糊集理论和云理论,建立了一种新的综合评判模型,根据评价指标体系构建了各指标对应不同评价等级差异度函数的云模型,利用三角形正向云生成方法随机产生差异度值,并进行可变模糊综合评价。以北京市为典型研究区,分析预测2030年情形下,南水北调中线工程供水发挥的综合效益,经计算,该综合效益可提高当地水资源承载力2.32%。以水资源承载力提高的程度作为综合效益评价标准,为南水北调综合效益的评价提出一种新思路:基于可变云模型综合评价方法,统筹考虑评价中的"优"和"劣"两个方面,兼顾评价中的随机性和模糊性。因此,具有推广应用价值。 相似文献
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为保障工程建筑物的合理设计、输水渠道的科学调控及调水系统的安全运行,需对弧形闸门过闸流量进行精确计算。以南水北调中线工程干渠59座节制闸为研究对象,建立基于量纲分析法和长短期记忆神经网络两种不同的弧形闸门流量计算模型,选取2018—2019年2 h时间尺度的原始观测数据作为模型输入,对比分析两种模型闸门流量计算的平均绝对误差、平均相对误差、均方根误差及纳什效率系数。结果表明:对于工程整体而言,长短期记忆神经网络方法的误差结果略优于量纲分析法,两者流量平均相对误差分别为2%~2.5%和3%~4%。另外,量纲分析法受水位波动影响较大,更适用于中线工程中下游(中、小流量)的闸门过流计算;长短期记忆神经网络方法受水位波动的影响相对略小,更适用于中线工程中上游(大、中流量)的闸门过流计算。该研究为南水北调中线工程闸门水力计算及调度运行提供了科学依据。 相似文献
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基于模拟退火算法的BP网络在水文水资源中应用 总被引:3,自引:2,他引:3
为使BP网络在训练过程中能够在不降低网络训练速度的前提下,避免陷入局部极小点,将模拟退火算法与BP网络结合起来,使用传统方法和模拟退火算法同时对权值进行修正,取得了较满意的结果.将网络模型应用于实际中,结果表明该模型是可行、有效的. 相似文献
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建立了基于神经网络的洪水预报模型.该模型根据历史洪水样本,将河道预测点上游参考点的水位、流量以及预测点的水位作为神经网络的输入,预测点的流量作为神经网络的输出.采用BP算法训练网络,并将训练成功的洪水预报神经网络模型分别按8,16,24 h等预见期对新胡洼闸、西坝口闸水位进行预报,取得了较高的预报精度,验证了模型的有效性. 相似文献