基于偏最小二乘回归与神经网络耦合的岩溶泉预报模型

本文将偏最小二乘回归与神经网络耦合，建立了泉流量预报模型。利用偏最小二乘法对影响岩溶泉流量的诸多因素进行分析，提取对因变量影响强的成分，从而克服了变量之间的多重相关性问题，降低了神经网络的输入维数。同时，利用神经网络建模可以较好地解决非线性问题。实例表明，本耦合模型的拟合和预报精度均优于独立使用偏最小二乘回归或神经网络建模的精度。     

近59年许昌市降水演变特征分析

利用许昌市13个降水量观测点1956-2014年的月降水量数据,结合线性回归、Mann-Kendall秩相关检验、累积距平和Morlet连续复小波分析等方法,研究了许昌市不同时间尺度降水量的演变特征。结果表明:许昌市年、雨季、旱季降水量分别以8. 7、1. 6、7. 3 mm/10a的速率不显著减少;年、雨季、旱季降水量在空间上均呈现出自东北向西南方向递增的分布格局;年降水量在1964年发生了由多到少的突变;雨季、旱季降水量在1999年分别发生了由少到多和由多到少的突变;年降水量存在着14、22、5a的第一、第二、第三主周期变化;雨季、旱季降水量同样存在着多个时间尺度的周期变化特征;根据不同时间尺度主周期判断,许昌市即将进入降水偏丰时期。研究结果可为许昌市防洪抗旱和水生态文明建设提供依据。     

黄河流域需水量预测的GRNN模型研究

黄河流域工业、农业和生活需水量受多种因素影响,需水量与影响因素之间存在复杂的非线性关系.在分析现有预测模型和方法不足的基础上,介绍了广义回归神经网络的原理和结构,并将GRNN应用于黄河流域需水量的预测.预测结果与遗传BP预测模型接近,表明模型合理正确,可为黄河流域水资源规划管理和优化配置以及调控提供依据,而且相对遗传BP预测模型,广义回归神经网络模型具有网络稳健、训练速度快、易于实现等特点.     

混沌神经网络在地表水资源量预测中的应用

为了有效地揭示水资源系统复杂的非线性结构及变化规律,对具有混沌特性的水资源时间序列重构相空间,计算出相空间的饱和嵌入维数和最大Lyapunov指数,并以此为指导,提出一种适用于高精度逼近和泛化建模的混沌神经网络的学习算法,运用混沌方法构造训练样本及确定神经网络的网络结构,用神经网络拟合相空间相点演化的非线性关系,建立混沌神经网络预测模型。实例表明,该模型有较高的预报精度。     

西部大开发与建设学习型政府

对于西部大开发的重要意义和作用，人们已经从发展社会经济、追求社会平等、稳定社会秩序以及维护社会生态平衡、健康有序发展等角度论述得相当充分了，尽管在思想层面已经形成了普遍共识，但是在面对如何开发西部这个问题上，却是仁者见仁，智者见智，存在着广泛不同的争论。一个最简单的问题，西部大开发究竟应该什么先行?有人说应该科技先行，有人说应该教育先行，还有人说应该观念先行、交通先行、     

动态多目标农业水价制定模式研究

在单一灌溉情况或单一目标下制定的农业水价不能反映灌溉水量的年际差异和水价利益方的多样性。在阐明农业水价具有动态性和多目标性的基础上,提出基于供水成本和农民承受能力的动态农业水价计算方法,建立了农业成本水价与农民可承受水价相结合的动态水价制定模式,并在河南省博爱县项目区进行实例应用。结果表明:相比固定的农业水价,基于动态水文条件下计算的动态农业成本水价和农民可承受水价更能真实地反映供水成本和农民承受能力的动态变化规律;动态水价制定模式不仅考虑了水价在不同水文条件下的动态特性,还弥补了单一目标定价的不足,并能在兼顾用水公平的情况下,发挥水价进使农业节水的作用。     

基于集对分析的小型水库运行管理监督检查评价

为评价水利行业监督检查效用,在水利部2020年水利行业监督检查工作基础上,利用集对评价法构建评价指标体系对2020年黄河流域九省(自治区)小型水库监督检查效用进行综合评价.结果 显示:青海总分最高、山东最低;x3指标九省份总分最低,x1和x7两个指标总分最高;各省份都有改进的空间,主要集中在x3、x5、x6三项;青海、...     

渭河流域水环境问题辨识

渭河水环境问题日益突出,已经成为区域经济社会可持续发展的制约因素.通过对渭河流域水环境存在的问题和主要原因进行综合分析,得出渭河流域主要存在着水沙异源,产量不均衡;水资源严重短缺,利用方式粗放;水质污染严重,以及流域生态环境格局差异巨大等主要的环境问题.通过对渭河流域存在的水环境问题进行识别与辨识,为在渭河流域开展水资源综合治理,实现对流域自然资源的持续利用与管理提供参考.     

地下水动态的混沌动力学特征及预报研究

地下水位变化能够综合反映地下水演化的动态特征。选用禹州市2号井的地下水位时间序列作为研究对象,选取21 a的前1 500个数据,揭示其混沌动力学特征。运用G-P算法计算得关联维数d=1.67,最优嵌入维数m=5。采用复自相关法计算得时间延迟为78 d。采用C-C方法得时间延迟τ=78,m=5。最后计算最大Lyapunov指数λ1=0.010 3>0,表明地下水位时间序列具有混沌特性。同时,根据最大Lyapunov指数对地下水位进行预报,取得了较好的结果。