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862.
统计预测模型是进行中长期水文预报的主要手段之一,在统计预测模型建模过程中面临的一个重要问题是如何从诸多待选模型中挑选出一个预测投入较低、预测精度较高的模型。针对这一多属性综合评价问题,提出了利用数据包络分析中的CCR模型进行水文统计预测模型综合评价的方法。模型的输入指标包括预测因子指标和模型参数指标,输出指标为模型精度评价指标,评价结果为模型的相对效率。作为典型案例,对参考作物腾发量预测的20个径向基函数网络模型的有效性进行了评价,结果表明该评价方法是可行的。模型中预测旬参考作物腾发量的关键因子是最高、最低温度,其次是风速,再次是日照时数;将预测时段所属的旬序号作为网络输入可显著提高模型预测精度和相对效率。 相似文献
863.
864.
865.
NCAR绘图软件在建立概念预测模型中的应用 总被引:3,自引:1,他引:2
详细介绍了利用Ncar绘图软件包,绘制概念预测模型预报点聚图的过程,并附有一个完整的源程序. 相似文献
866.
867.
基于ANN与GIS技术的区域岩溶塌陷稳定性预测———以桂林西城区为例 总被引:6,自引:0,他引:6
岩溶地面塌陷是岩溶区常见的一种地质灾害, 塌陷区域预测是进行国土规划、资源开发与灾害防治的必要工作.由于岩溶塌陷的影响因素众多且相互作用, 发展过程复杂, 加之各评价因子的数值获取困难, 致使长期以来塌陷区域定量预测成为一个难以解决的课题.现行的区域预测模型不能描述塌陷形成模式的非线性特征, 也难以克服评价因子权重确定过程中人为经验因素的影响.神经网络技术的自学习、自适应与高度非线性映射特点显示了其在塌陷区域预测领域中应用的前景.根据研究区内地面塌陷空间聚集分布的特征, 提出了不同因子组合条件下塌陷发生可能性的定量化方法, 结合选定的评价因子类别确定了神经网络预测模型的结构, 利用312个塌陷点样本中的292个进行网络训练, 余下的20个样本的校验结果表明该模型具有较高的可信度.运用GIS技术将研究区进行评价单元划分, 并获取各评价因子的取值, 输入到训练好的网络中进行预测.将各单元的输出值进行归并处理后得到研究区岩溶塌陷的稳定级分区图. 相似文献
868.
煤油气共生矿井的采面瓦斯涌出预测 总被引:1,自引:1,他引:0
以煤系含油气的陈家山煤矿综采工作面瓦斯地质资料为依据,应用灰色系统理论中的关联分析方法,在研究影响采面瓦斯涌出量主控地质与生产因素的基础上,借助人工神经网络理论中的BP网络方法,建立了综采工作面瓦斯涌出量预测的BP网络模型。通过误差分析及实际应用,证明将关联分析与BP网络结合起来开展采面瓦斯涌出量预测是一种可行的方法。 相似文献
869.
870.