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本文基于BP神经网络L-M的改进算法,建立人工神经网络区域需水预测模型,选取GDP、人口、粮食作为区域需水预测因子,将BP神经网络模型应用到文山州区域需水预测中,并运用MATLAB神经网络工具箱进行模拟计算. 相似文献
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利用延安市1990~2010年的需水量数据,采用主成分分析法对影响水资源需求量的10个因子进行了分析.结果表明:GDP、降雨量、居民生活用水量及生态环境用水量4个因子为影响需水量的主要因子,将此作为主要因子构造BP神经网络的输入样本,建立延安市需水量预测模型.模拟结果与实际值相吻合,并利用模型对2015年需水量进行了预测. 相似文献
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针对单一神经网络模型预测误差波动大、精度不高等问题,提出基于SVM、BP和Elman神经网络基本模型的加权平均集成需水预测模型。首先,利用相关分析和ADF单位根检验,选取需水预测主要影响因子。为避免模型过度拟合,引入虚拟维,并针对BP、Elman神经网络标准算法收敛速度慢、易陷入局部极值的不足,采用自适应动量算法改进BP和Elman神经网络标准算法,依次构建SVM、BP和Elman需水预测单一模型,并对上海市2002—2011年需水量进行预测;最后,基于加权平均方法对各单一模型预测结果进行综合集成。结果表明:利用加权平均集成模型对上海市2002—2011年需水量进行预测的平均相对误差绝对值为1.8004%,最大相对误差绝对值为3.6995%,精度和泛化能力均大幅优于各单一模型。说明本研究建立的加权平均集成模型用于需水预测是合理可行和有效的,它综合了各单一模型的优点,有效避免了单一模型预测误差过大和不稳定的缺点,具有预测精度高、泛化能力强、误差变化幅度不大等特点。 相似文献
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利用RBF神经网络,建立了阿拉尔垦区需水量预测模型。选取农业用水灌溉定额、工业用水重复利用率、城镇生活人均日需水量、农村生活人均日需水量作为模型输入,农业、工业、城镇生活、农村生活需水量作为输出。将2001—2007年用水量数据作为训练样本,用2008—2009年用水量数据对模型进行检验。在农业、工业、城镇生活、农村生活4类需水量中,2009年工业需水量预测的相对误差最大,为-16.24%,总需水量的最大误差仅为1.80%,取得了较满意的结果,表明RBF神经网络模型用于该区需水量预测是可行的。 相似文献
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基于BP神经网络存在的问题,利用动量法抑制目标函数陷入局部极小点,对基本的BP神经网络进行了改进,并以汾河灌区为例进行了研究。结果表明,利用该模型对1999—2003年的需水量进行预测,其结果的相对误差很小,说明该方法具有较好的预测能力和可信度,可为灌区后期供水量规划提供指导。 相似文献
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崔东文 《水利水电科技进展》2014,34(1):85-89
针对多元变量需水预测模型中变量之间普遍存在多重共线性问题以及BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部极值等缺点,将相空间重构原理及遗传算法(GA)引入BP神经网络需水预测模型中,提出基于相空间重构原理的GA-BP城市需水预测模型,并对上海市需水预测进行实例分析。实例分析结果表明:GA-BP模型对上海市2005—2009年的年用水量预测平均相对误差绝对值和最大相对误差绝对值分别为1.4344%和2.7672%,对2010—2011年的年需水量预测相对误差分别为0.5136%和0.0270%,精度均优于BP神经网络预测模型;基于相空间重构原理的GA-BP需水预测模型具有较好的预测精度和泛化能力,是提高需水预测精度和泛化能力的有效方法。 相似文献
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水资源预测是城市安全用水的基础保障,而校园用水预测是城市用水规划和管理的组成部分。针对校园用水受很多因素影响产生的不确定性,提出了基于灰色遗传BP神经的校园用水预测模型。模型对校园用水的数据进行灰色关联分析,并加入遗传算法去优化BP神经网络,经过残差计算,输出区间的预测值。运用该模型可以充分提取小样本信息,解决神经网络无法自动寻优的问题。通过Matlab对校园的用水区间数据进行仿真,得出的结果显示,预测的数据和实际数据基本吻合,其仿真精度可以达到90. 32%,验证了该方法的可行性,此预测方法有一定的借鉴意义。 相似文献
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泾河是泾惠渠灌区的主要灌溉水源,预测泾惠渠渠首处泾河时段来水量对灌区调度管理具有重要的意义.运用人工神经网络预测模型,以10天为一个时段,用前3个时段泾惠渠灌区渠首泾河来水量预测第4个时段的来水量,实例分析表明,预测相对误差在10%以内,可为灌溉调度提供依据. 相似文献
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岩溶地区下垫面复杂,各种岩溶管道、裂隙、溶洞发育使得流域不闭合,地下暗河存在水量交换,而地下水库的调蓄作用,使得流域出口断面总流量与降雨量不成绝对的线性关系。为了克服上述问题带来的岩溶地区降雨径流预报精度低问题,提出了改进的BP网络方法,并通过实例验证了此方法的可行性。以六冲河七星关站断面以上流域的平均日降水量、平均日蒸发量、前期流量作为影响因子,建立了2种预报模型:①传统BP网络模型;②运用SPASS软件筛选BP的影响因子数和调整输入层初始权值,并对逐日径流量资料进行对数处理建立改进的BP网络模型。通过实例分析发现改进的BP网络模型预报效果更好,可以有效地提高大洪峰和小洪峰的预报精度。 相似文献
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许强 《水科学与工程技术》2012,(5):58-60
分析了影响城镇日用水量的非线性因素,利用人工神经网络,选择影响城市日用水量的主要因素。建立城镇日用水量预测模型,并将该模型的预测效果与传统的日用水量模型预测效果进行比较,结果显示该模型的预测精度更高、所需时间更短、更适用于影响因素较多的城市日用水量的预测。 相似文献
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严阔 《水科学与工程技术》2014,(6):43-46
针对径流量长期变化的因果关系复杂特性,常规的中长期水文预报模型又很难满足精度要求,提出了基于BP神经网络的来水量预测模型。结合实际径流数据,验证了模型的预报精度,可用来进行中长期水文预报。 相似文献
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介绍了径向基函数(RBF)神经网络的结构、原理和训练算法。以某市为研究对象,建立了RBF神经网络工业取水量预测模型,采用最近邻聚类学习算法确定径向基函数的宽度、聚类中心和权值。结果表明:RBF模型具有较强的非线性处理能力和逼近能力,且结构简洁、学习速度快、预测精度高,泛化能力强,克服了BP神经网络学习过程收敛过分依赖于初值和可能出现局部收敛的缺陷。 相似文献
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将MATLAB中的BP神经网络引入到边坡稳定性研究中,但由于标准的BP算法存在收敛速度慢、容易陷人局部极小点等缺点,为此采用各种改进及优化的算法,以寻求更适合边坡稳定性预测研究的算法。本文结合了大量边坡实例,经过理论分析和实例测试,能显著提高训练速度、减少收敛周期,达到很好的边坡稳定性预测结果。 相似文献
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基于BP神经网络在白洋淀水质综合评价中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
张彦 《河北水利水电技术》2014,(3):63-66
选用2012年为现状年,应用BP神经网络建立白洋淀水质综合评价模型,用训练好的BP神经网络模型对白洋淀各监测断面的水质现状进行类别评价。结果显示,与单因素评价法相比,BP神经网络法是一种更加客观、有效和实用的环境质量评价方法。 相似文献
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Xu Quan-xi Engineer Hydrology Bureau Changjiang Water Resources Commission Wuhan China 《人民长江》2001,(Z1)
1 IntroductionRiver-basinwaterandsoilyieldisacomplexnonlin earsystem.Fundamentallyspeaking,asaresultofmutualfunctionofrainfallandbasinunderlyingsurface,itisamathematicalmappingfromrainfallandbasinunderlyingsurfacetorunoffandsedimenttransport.Asbasinun… 相似文献