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。     

城市生态环境需水量计算方法与应用

城市生态环境需水最的计算是城市水资源优化配置的前提和基础，也是进行城市生态环境评价的一项重要内容。现有的生态需水量的计算方法中存在很多问题，为了更趋科学合理地计算城市生态需水量，提出了城市生态需水量的计算范围应包括城市河道、湖泊、绿地的生态需水量等，从水量和水质的角度讨论了各自的计算方法，并以郑州市为例，进行了城市生态需水量的计算。