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贝叶斯网络在水资源管理中的应用 总被引：3，自引：0，他引：3
为了解决水资源管理中具有不确定性的多目标决策问题,将贝叶斯网络方法引入水资源管理中。通过对实例系统中变量间相互关系的分析,构建描述变量间不确定性关系的贝叶斯网络模型,其中包括表示其依赖关系的有向无环图和表示其具体概率依赖程度的条件概率表,并在6个目标变量均达到预期目标的前提下进行概率推理。实例结果表明：当补偿款数额增加到500元/亩时,所有的目标变量均可达到最优,因此确定出政府应给农民补偿款的数额为500元/亩的合理水资源决策方案。贝叶斯网络以图模型的方式直观地表达了实例系统中变量之间的不确定性关系,概率推理的结果兼顾了环境效益以及农民的利益,使多个预期目标均达到了最优,有效地解决了水资源管理中具有不确定性的多目标决策问题。 相似文献
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在钻测井约束下,结合梨树断陷有关探井资料和区域性沉积相研究,综合运用调谐频率加强法高分辨率处理技术和基于地震资料的时频分析技术、地震相技术、多属性分析技术及基于层序框架下的地震资料解释技术等,采取拟声波曲线重构地震反演技术和基于调谐频率加强法的高分辨率反演方法等,研究目的层岩性、物性和含油气性。同时,结合基于地震属性分析的人工智能技术的储层物性预测方法,预测砂体的空间分布和几何形态,落实隐蔽圈闭,完成了滚动勘探和开发2个阶段不同井区有利砂体分布规律评价及预测工作。 相似文献
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自找矿突破战略行动开展以来,黑龙江省第六地质勘察院持续增加找矿投入,加强科学研究,有序推进找矿突破行动,取得一批重要找矿成果。2012年共实施地质勘查项目18个,全年开动钻机35台,完成钻探实物工作量40311米。宝清县河口林场锡铅矿普查填补了我省在锡矿矿种上的空白,而且找矿前景十分看好; 相似文献
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准确而可靠地预测地下水埋深对生态环境保护和水资源规划管理具有重要意义。针对吉林西部浅层地下水位动态变化的复杂性和非线性,提出了基于小波分析与人工神经网络相结合的预测方法小波神经网络(WA-ANN)模型。将研究区2002年1月2009年12月当月降水量、蒸发量、人工开采量和前月平均地下水埋深4个参数作为输入,当月平均地下水埋深作为输出,建立浅层地下水埋深预测模型,并与BP神经网络(BP-ANN)模型和自回归移动平均(ARIMA)模型进行比较,对比分析了三者的建模过程及其模拟精度。结果显示:相比两种ANN模型,ARIMA模型建模过程更为简单,计算效率更高;但WA-ANN模型的拟合精度高于BP-ANN和ARIMA模型,预测效果更好。总体来看,WA-ANN模型在浅层地下水埋深预测中具有一定的应用推广价值。 相似文献
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对于高度非线性、非凸的地下水管理模型,传统优化方法难以找到全局最优解。本文采用模拟退火遗传算法求解地下水管理模型,并从三个方面对算法进行改进:引入小生境技术,采用自适应交叉和变异概率,在选择过程中采用最优保存策略,从而提高算法的全局寻优能力和收敛速度。采用惩罚函数法处理约束条件。用Fortran 90语言编制了计算程序,并通过Schaffer测试函数验证了该算法不仅具有强大的全局寻优能力和局部搜索能力,而且具有较快的收敛速度和较高的优化精度。将该算法应用到某研究区地下水管理中,取得了较好的效果。 相似文献
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传统支持向量机（SVM）评价模型中网格搜索法对参数的选择受到主观因素的影响,选用粒子群算法对SVM模型进行优化,并应用改进的SVM模型（PSO-SVM）对长吉图经济区135个矿山进行地质环境质量评价。PSO-SVM模型的评价结果与综合评价结果的相同率（注：该相同率是指两个评价结果相同的个数占所有评价样本数的百分比）达到95.56%,与SVM模型评价结果的相同率达到91.11%。结合研究区实际情况并分析三种评价结果得出,PSO-SVM模型的评价结果更符合实际情况。改进的支持向量机方法能够避免人为因素影响,提高矿山地质环境评价水平,在评价中具有可行性和有效性。基于改进的支持向量机方法评价结果表明,研究区矿山地质环境受矿山开采等人为活动的影响,54.1%的矿山遭受严重破坏（III级）,25.9%为中度破坏（II级）。评价结果可为研究区矿山环境恢复治理提供决策支持。 相似文献
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