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基于GRNN模型的岩溶地区城市水生态足迹分析与预测 总被引：5，自引：0，他引：5
为揭示岩溶地区城市生态足迹的驱动因子与机制,评估和预测水资源可持续利用程度,根据岩溶地区水文地质特征及其与水生态足迹的相关性,分析了贵阳市2002-2014年水生态足迹的变化特征,并利用GRNN模型对其进行了时间序列预测。结果表明,贵阳市水生态足迹由2002年的12.79万hm2上升至2014年的15.74万hm2,整体呈波动上升趋势,其中,水量生态足迹变化特征主要由工业用水量决定,水质生态足迹变化特征主要由氨氮排放量决定。水生态承载力波动变化明显,且小于水生态足迹需水量,导致水资源可持续利用系数介于0.31~0.63之间。对贵阳市2015-2019年水生态足迹进行GRNN预测,表明水生态足迹呈现先升后降得趋势,水生态承载力变幅在4.315~8.038万hm2之间,但水生态足迹与承载力的缺口大,水资源可持续利用系数偏低。因此,在水生态承载力有限的贵阳市,降低水生态足迹才是实现水资源可持续利用的关键。 相似文献
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受全球气候变化与人类活动影响,径流序列愈发呈现出非稳态与非线性特征,为降低由此而引发的预报误差,充分发挥不同模型对提高径流预测精度的优势,针对传统径流预报模型的单一性,以干旱区典型内陆河玛纳斯河为例,采用经验模态分解(EMD)提取径流序列中具有物理含义的信号,得到不同时间尺度的多个固有模态函数(IMF)及1个趋势项,利用 ARIMA模型与GRNN模型分别对不同时间尺度的IMF分量进行模拟,分析径流未来变化趋势。运用多元线性回归法、Spearman相关系数法、平均影响值法筛选大气环流因子作为神经网络模型的输入项,根据子序列的局部频率特点构建组合模型。最后将各IMF分量的预测结果重构,得到径流的最终预测值。单一评价指标无法全面评价模型精度,本文通过构建TOPSIS评价模型对径流预测模型进行定量评估,客观评价模型优度。结果表明:EMD分解能有效提取径流序列中隐含的多时间尺度信号,由趋势项可知玛纳斯河径流量总体呈上升趋势;EMD分解可提高ARIMA模型25%的合格率,但对于高频率分量IMF1、IMF2、IMF3,ARIMA模型的相对误差达到70%以上,预测结果不理想;经过筛选预报因子可有效提高GRNN模型精度,其中MIV法筛选的预报因子最适合玛纳斯河,与EMD-ARIMA组合后的GRNN模型的合格率最高,TOPSIS模型得分也最高。预测结果可作为水资源规划与调度的科学依据,建模思路也可为优化径流预测模型提供新途径。 相似文献
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致密砂岩储层孔隙度低、渗透率低、非均质性强,气层所对应的测井响应特征较为复杂,气层识别和评价难度较大、多解性突出。传统上,利用常规测井曲线进行含气性评价多是定性评价,在利用智能识别法评价含气性时,也是利用分类模型进行定性评价;而利用常规测井资料定量评价含气性比较困难。本文首先以岩心、地质、试气资料和常规测井曲线为基础,利用交会图法进行致密砂岩含气特征分析,建立含气性定性评价指标;然后,利用广义回归神经网络（GRNN）预测含气量和含水量,构造含气性和含水性指示曲线,定量评价致密砂岩的含气性;最后,定性评价和定量评价综合使用,以评价致密砂岩含气性,并在苏里格地区盒8段进行应用,取得了较好的应用效果。 相似文献
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Parametric uncertainty assessment of hydrological models: coupling UNEEC-P and a fuzzy general regression neural network 总被引：1，自引：1，他引：0
Due to the complicated nature of environmental processes, consideration of uncertainty is an important part of environmental modelling. In this paper, a new variant of the machine learning-based method for residual estimation and parametric model uncertainty is presented. This method is based on the UNEEC-P (UNcertainty Estimation based on local Errors and Clustering – Parameter) method, but instead of multilayer perceptron uses a “fuzzified” version of the general regression neural network (GRNN). Two hydrological models are chosen and the proposed method is used to evaluate their parametric uncertainty. The approach can be classified as a hybrid uncertainty estimation method, and is compared to the group method of data handling (GMDH) and ordinary kriging with linear external drift (OKLED) methods. It is shown that, in terms of inherent complexity, measured by Akaike information criterion (AIC), the proposed fuzzy GRNN method has advantages over other techniques, while its accuracy is comparable. Statistical metrics on verification datasets demonstrate the capability and appropriate efficiency of the proposed method to estimate the uncertainty of environmental models. 相似文献
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径流序列的非线性和非平稳特性使得高精度的径流预报存在困难。本文组合EEMD和GRNN模型形成EEMD-GRNN耦合模型,预测时通过将径流序列分解为确定成分与随机成分并通过GRNN模型分别进行预测,预测值的加和则构成径流最终预测结果。EEMD-GRNN耦合模型应用到元江中上游,并与其他模型进行比较,结果表明：EEMD-GRNN耦合模型具有更高的预测精度,对径流的总体趋势预测有良好的效果,但在随机性的模拟上有待进一步完善。EEMD-GRNN耦合模型优于BP、GRNN、EEMD-BP模型,能有效提升径流预测的精度,可为流域的水资源优化调度等提供决策支持。 相似文献
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利用GRNN方法分析地下管道抗震性能影响因素的敏感性 总被引：2，自引：0，他引：2
通过对地震动作用下地下管道最大轴向应力和多种影响因素的分析,基于广义回归神经网络（GRNN）建立了地下管道地震反应预测模型。在此基础之上,将正交表试验设计理论、效用函数理论与神经网络结合起来对地下管道抗震性能影响因素进行敏感性分析,并给出了敏感性分析的具体算法。最后,通过实例分析,将分析结果与用传统理论分析所得结果进行比较,结果显示,该方法不仅可靠,而且简单方便。 相似文献
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土壤湿度是地表水热交换过程和水文循环中的一个关键组成部分,获取高时空分辨率的土壤湿度数据一直是当前研究的热点。SMAP（Soil Moisture Passive and Active）主被动微波土壤湿度产品的精度高,但存在着空间分辨率低和时间分辨率缺失的问题,这限制了其在区域尺度上的应用,为解决这一问题得到更高时空分辨率的土壤湿度产品,本文利用广义回归神经网络模型（GRNN）模拟了MODIS地表温度、反射率、植被指数光学/热红外遥感数据以及高程、坡度、坡向、经纬度数据与SMAP土壤湿度的关系,从而将京津冀地区SMAP L2土壤湿度产品的时间分辨率由不连续（4~20 d）提升至1 d,空间分辨率由3 km提升至1 km,并扩展其在京津冀地区的空间覆盖范围。研究发现:① GRNN模型总体验证结果表明土壤湿度估算值与SMAP原始值的相关性较高（r=0.7392）,均方根误差（RMSE）为0.0757 cm3/cm3;② 不同季节典型日期的GRNN模型估算结果精度相差较大,春季处的相关性相比其他季节最低,精度相对较高（r春=0.6152,RMSE春=0.0653cm3/cm3）,秋季和夏季土壤湿度估算精度较为接近（r夏=0.6957,r秋=0.7053,RMSE夏=0.0754cm3/cm3,RMSE秋=0.0694cm3/cm3）,冬季的估算精度最高（r冬=0.8214,RMSE冬=0.0367cm3/cm3）;③ 2016年京津冀夏秋季节的土壤湿度较其他季节要显著提高,空间分布上坝上高原区域较低,而沿海地区的土壤湿度明显较高。本研究对京津冀地区的生态水文、气候预测以及干旱监测等应用领域具有重要价值。 相似文献
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江苏近海地层原位剪切波速相关特性及预测方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
剪切波速测试是原位勘测常用且有效的技术之一,其测试成果可用于分析场地土层动力学特性。海洋地层测试条件恶劣,在某些情况下对剪切波速的预测分析尤为重要。为了研究海洋地层精确的剪切波速预测方法,结合江苏近海及潮间带的剪切波速原位测试成果,总结和对比分析了剪切波速预测方法,评判了剪切波速的变化特性和与土体物理力学指标的统计关系。基于广义回归神经网络(GRNN)方法,通过剪切波速与土体各参数的统计关系,建立了剪切波速与土体各物理力学指标的非线性映射关系,进行了剪切波速的预测分析,得到了较好的预测结果。 相似文献
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