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流域水文模型参数识别的现代优化方法研究进展 总被引：1，自引：1，他引：0
水文参数优化是水文模型发展中的一个重要部分,针对水循环过程模拟中的流域水文模型参数识别的复杂优化问题,回顾了水文模型优化算法的发展历程,对国内外水文模型参数识别算法的最新进展进行了阐述.介绍了模拟退火算法、遗传算法、SCE-UA、粒子群算法等常用算法的参数设定及一般流程,并对编码遗传算法、单纯形混合加速遗传算法和运用融合技术的几种遗传算法以及其它几种常用算法在新安江模型中的优化结果进行了比较,认为混合加速遗传算法是一种较好的方法.在系统研究现代优化算法与传统优化算法的基础上,建立各种优化算法的融合技术和法则可能是进一步提高参数优化算法性能的方向. 相似文献
15.
基于BP神经网络的抚河水环境质量评价研究 总被引：1，自引：0，他引：1
水环境质量评价中.评价因子和评价等级之间是一种复杂的非线性关系.人工神经网络权重因子可以通过学习自动调节,不需要人为设置权重,能较好的处理复杂的非线性关系.通过构建基于BP(反向传播)算法的人工神经周络模型.对抚河水质进行评价.评价结果与模糊聚类方法得出的结果进行对比可发现,神经网络法可以客现、准确的得出评价等级,同时还可以分析出同一类别河段污染程度的不同,实例证明它是一种较好的水环境质量评价方法. 相似文献
16.
基于AGA的SVM需水预测模型研究 总被引：1，自引：0，他引：1
需水预测是一个由城市人口、工业水平、社会经济水平共同作用的多因素、多层次的复杂非线性系统.其结果将直接影响受区域水资源承载力约束的产业结构、布局形态等决策.作为一种集中参数预报方法,支持向量机方法具有对未来样本的较好的泛化性能,对于这类资料缺乏、系统结构尚欠清晰的问题可以取得较好的模拟和预测结果.基于此,本文将支持向量机方法引入需水预测领域,建立了需水预测支持向量机模型.同时,本文将加速遗传算法和支持向量机方法耦合起来,构造了支持向量机模型参数的自适应优化算法.模型在珠海市的应用实例表明:与简单遗传算法比较,AGA的模型参数寻优效率更高;与BP神经网络模型相比,SVM模型较好地解决了小样本、经验性等问题,并取得了较高的预测精度. 相似文献
17.
基于BP人工神经网络的枯水径流预报方案研究 总被引：2，自引：0，他引：2
介绍了BP人工神经网络的桔水径流预报方法,编制了锦屏一级水电站枯水径流预报方案.根据枯水径流预报方案的预报精度评定成果,总结了应用BP人工神经网络进行枯水径流预报的特点.研究表明基于BP人工神经网络的枯水径流预报方案能够满足水文情报预报规范,具有较好的实用性和可行性. 相似文献
18.
两种随机地下水位动态预测模型在吉林西部的应用与对比 总被引：1，自引：0，他引：1
时间序列模型和人工神经网络模型是两种常见的地下水资源模拟预测模型,为了对比二者的优缺点,本文对比分析了两者的建模过程及其模拟精度.选择吉林省西部干旱半干旱区为研究区,该区地下水资源在过去10年问由于长期超采而导致地下水位持续下降.相比ANN模型,时间序列模型建模过程更为简单,计算效率更高."后验差"检验结果表明两种模型均能很好的模拟地下水位变化规律,但改进ANN具有更高的拟舍精度.同时,两种模型预报结果均显示研究区如继续按过去的开发模式开采地下水,地下水位还将持续下降,且下降速率逐步增大. 相似文献
19.
针对多传感器观测环境下带乘性噪声系统的逆向最优滤波与反褶积融合估计问题 ,本文提出了 1种基于极大似然准则的最优融合算法。该算法中各单传感器间并行计算 ,并且融合中心与单传感器处理中心间无反向通讯 ,因而执行效率较高。仿真表明 ,该融合算法产生的逆向滤波与反褶积比单传感器处理结果有较明显提高 相似文献
20.
基于现场实验数据集及人工神经网络技术,论文提出了一种从海中粒子吸收光谱提取浮游植物吸收光谱的方法。这个数据集包含了海中粒子吸收光谱和对应的浮游植物吸收光谱,并被分为三个子集:训练集、印证集和试验集。本研究所利用的人工神经网络系统为多层感知器,训练后的人工神经网络的性能由印证集和试验集来评价。实验结果表明,文中所提出的方法可成功地提取浮游植物的吸收光谱,其提取精度与传统的实验方法相当。 相似文献