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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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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
164.
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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1：25万区域地质调查修测的核心任务是挖掘、利用前人资料和对前人资料的二次开发。在1：25万玉林市幅数字地质填图试点的过程中．总结出一套基于数字填图系统的前人地质资料利用与数据采集的工作方法。其工作流程和工作步骤可分为6个阶段：①前期准备阶段;②室内地质资料录八阶段;③野外数字地质调查阶段;④室内资料整理阶段;⑤图件编制阶段;⑥成果提交阶段。该工作方法与传统的地质调查方法相比,提高了地质调查的工作效率和质量,已基本上达到了在1：252万区调修测区推广应用的“实战性”要求。 相似文献
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