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水文时间序列预报的人工神经网络模型 总被引:4,自引:0,他引:4
1 引言由于水文现象本身的复杂性 ,目前还很难用物理方法对水文现象进行描述 ,人们主要借助数理统计方法以及其它的一些不确定性方法来描述水文现象 ,以弥补物理方法的不足。不确定性方法主要运用概率统计、时间序列、模糊数学和灰色理论等来探索水文现象。但这些理论和方法都需要具有显式函数 ,而它们往往难以找到 ,或只能以近似表达式进行描述 ,一般都有比较大的误差 ,因此 ,寻找更合理与灵活的理论和方法来充实水文学的研究成了水文工作者多年来不懈的追求 ,人工神经网络途径便是一种尝试。近年来 ,人工神经网络技术已被广泛应用于水文… 相似文献
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研究对象为淮河流域内的息县、潢川、班台至王家坝区间,在采用新安江模型和降雨径流经验模型进行洪水模拟的基础上,构建了基于BMA洪水概率预报模型与基于BP神经网络的组合预报模型,对比分析了两种方法的预报效果.结果表明,以BMA概率预报的期望值为预报值,12场洪水的平均确定性系数为0.93,整体上优于新安江模型(0.92)和... 相似文献
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浅谈相应水位法在洪水预报中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
介绍了广东省潮州供水枢纽在水情测报系统建设尚未完成,相关水文资料缺乏的情况下,通过收集水文资料,应用相应水位法进行洪水预报,为水库的安全调度运行提供保障。 相似文献
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基于实时水雨情监测数据的洪水演进机理模型叠加降雨产汇流水文模型可有效提高洪水预报精度。采用MIKE11的NAM水文模型与HD水动力模型耦合方法,收集和处理了钱塘江流域大量降雨、水位、流量等水文、地形资料,构建钱塘江衢州-澉浦段降雨径流-水动力演进模型,通过多次历史洪水资料进行率定和验证,从确定性系数、水量相对误差、洪峰相对误差、水位相对误差及峰现时差等多方面进行预报精度评定。结果表明:水文与水动力模型耦合方法可有效增加洪水预报模拟精度。 相似文献
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介绍了人工神经网络的基本原理 ,用该方法进行地下水位预测 ,结果表明该方法精度较高 ,具有一定的推广应用价值 相似文献
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高精度的水位预测能为防洪决策、水资源管理等提供重要的调度依据,减少洪旱灾害损失。为提高预报精度,提出一种基于小波分析的NARX神经网络模型(DWT-NARX),综合考虑洪泽湖入湖流量、出湖流量、周边用水、前期水位等因素,对洪泽湖日水位进行预报,并与BP神经网络、NARX神经网络模型进行比较。结果表明,三种模型在短历时预报中均取得了较好的模拟预测效果。当预见期为1或2天时,Nash-Sutcliffe效率系数均大于0.9,合格率大于85%;当预见期超过3d,NARX模型在水位变幅较大的时段预测结果变差,BP模型出现严重的震荡现象,NARX和DWT-NARX模型结果均优于BP神经网络,DWT-NARX在整体上结果最优。研究成果可为洪泽湖的水位预报提供一定的参考价值。 相似文献
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本文主要介绍利用人工神经网络对河道演变进行预测研究,并选取最佳模型对河道演变进行预测。通过对比分析发现RBF网络模型比BP神经网络模型的训练时间短,两模型的预测精度相差不多。结果证实人工神经网络在河道浅滩演变中具有较强的应用性,为河道浅滩演变预测开辟了一条新思路。 相似文献
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为了解现有的砌筑砂浆强度检测方法的适应性,进行了试验研究。试验中主要采用了贯入
法、冲击筛分法检测普通粘土砖砌体28 d抹灰砂浆的强度,并辅以点荷法,立方体抗压强度予以对
比分析。结果表明,冲击筛分法可以用作普通粘土砖砌体28 d抹灰砂浆强度的检测,而贯入法需要
进一步研究,以获得准确的抹灰砂浆强度回归曲线,方可用于现场检测。 相似文献
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ET0的人工神经网络模型与评估研究 总被引:4,自引:0,他引:4
在对内蒙古135个站点,30年气象资料及利用Penman-Monteith公式计算获得参考作物腾发量(ET0)分析的基础上,运用人工神经网络中最成熟的BP网络对内蒙古各区域在作物生育期(4~9月)建立了方便可行的ET0计算模型。并利用辐射项(ET0)和空气动力学项(ET0)对所建模型进行了评估与适用条件的分析。研究表明,大量样本训练而得的作物生育期模型具有很高的可信度,分区与分月建立的模型在一定条件下可满足生产的需要。 相似文献
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