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河流集合预报方法(ESP)在水资源中长期预测中的应用研究 总被引：1，自引：0，他引：1
中长期径流预测是水文水资源研究领域中的一项重要内容,为水资源规划管理及可持续利用、防汛抗旱、水库调度与发电计划制作、工农业用水计划编制等提供科学依据,对国民经济发展具有十分重要的意义.但由于大气圈极其复杂,水文要素并非仅是气象强迫输入的函数.它还受流域基本特性,前期来水以及人类活动等诸多因素的影响,中长期径流预测在其计算中存在着多种不确定性.因此,中长期径流预测一直是水文预测研究中难度较大的课题之一.本文引入河流集合预报方法(ESP),以丹江口水库为应用实例,利用水文气象历史资料和新安江水文模型,预测分析水库2007年10月份每旬的平均入库流量及概率分布统计,并经与实测流量过程对比分析,满足水库运行调度需求,为水库发电计划制作提供了可靠依据. 相似文献
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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
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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
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北黄海盆地中新生代沉积环境及特征 总被引：1，自引：1，他引：1
北黄海盆地是晚中生代和早新生代形成于东北亚陆壳之上的一系列ＮＥ－ＳＷ向裂谷盆地中的一个，以新生界盆地迭置于中生界盆地之上的双层结构为特征，盆地的演化发展可分为四个阶段，主要为陆相沉积，其中上侏罗统深湖相沉积机能是盆地内的主要烃源层，对盆地的油气资源远景评价具有重要的意义。 相似文献
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如何根据地震反射资料直接判别下油气是人们感兴趣的问题。本文将模糊数学方法引入地震数据处理领域中，论述了模糊数学方法的原理及其在油气预测中用于油气判别的技术问题，使该法在无井情况下也能取得好的效果。 相似文献
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