全球环境基金(MWR-9-2-1)
- 作品数：5 被引量：32H指数：2
- 相关作者：畅明琦刘俊萍马惟更多>>
- 相关机构：中国灌溉排水发展中心浙江工业大学长安大学更多>>
- 发文基金：全球环境基金更多>>
- 相关领域：水利工程环境科学与工程更多>>
- 蒸发蒸腾量支持向量机预测被引量：2
- 2011年
- 分析了遥感月蒸发蒸腾量数据的动态变化趋势,把一维遥感月蒸发蒸腾量输入空间映射到高维输入空间,将蒸发蒸腾量时间序列重构为12维相空间,建立了基于支持向量机的蒸发蒸腾量预测模型。根据预测精度,确定了损失系数ε、惩罚因子C及径向基核函数的宽度σ。通过对48个训练样本的学习,得到拟合样本平均相对误差为3.51%;将模型应用于12个样本的预测,预测平均相对误差为12.30%,预测值与实测值的确定性系数达0.97。结果表明,支持向量机(SVM)模型泛化能力强,具有较满意的预测效果。研究结论较好地解决了小样本、过学习、高维数、局部最小等问题。
- 畅明琦刘俊萍
- 关键词：蒸发蒸腾量统计学习理论支持向量机
- 水资源问题安全化及其本质被引量：1
- 2009年
- 从安全问题、安全化入手,探讨水资源问题安全化,解释了安全、安全问题及安全化的内涵;指出水资源问题来源于人类活动与水资源之间不和谐的运动,及其运动的逐渐升级,将产生一些危害性较大的水资源问题,水资源安全问题是水资源问题严重化的终极形态,其安全化是水资源问题转变为水资源安全问题的过程。在水资源安全化过程中,水资源问题是起点,安全化是过程,水资源安全问题是结果和终点。研究结果表明,水资源问题安全化的本质是水资源的稀缺性,安全的基础是健康的水循环。
- 畅明琦
- 关键词：水资源安全化水资源安全
- 水资源安全系统的控制与协调被引量：1
- 2012年
- 为保障水资源安全系统的正常良性运行,除了本身的自组织外,必须要对系统进行科学的合理调节与控制。提出水资源安全系统的内涵及其运行的基本过程,过程包括五个环节,即从自然系统获取水资源,保护被社会生活污染的水资源,将自然的水资源转化加工成社会产品,社会产品的消费及向自然的水资源系统排放废弃物。水资源安全系统的控制过程是一个复杂的系统工程问题,涉及因素繁多,其控制面临主动性、不确定性、不确知性、发展中和分散化的问题。提出水资源安全系统控制的基本原理,指出水资源安全系统的协调控制包括资源协调和任务协调两类协调问题。在单级各子系统局部优化的基础上,实现水资源安全多级大系统的全局安全运行与优化。
- 畅明琦刘俊萍
- 关键词：水资源安全协调控制
- 兰州站径流支持向量机预测被引量：12
- 2010年
- 统计学习理论是研究有限样本情况下机器学习规律的理论。支持向量机是基于统计学习理论的一种新型的机器学习方法,可以解决样本空间中的高度非线性分类和回归等问题。建立了两种模型,模型Ⅰ将黄河干流兰州站的径流时间序列作为输入,模型Ⅱ将径流时间序列和太阳黑子作为输入,两种模型都应用支持向量机对次年的年径流进行预测。结果表明,SVM模型泛化能力强,具有较满意的预测效果。它较好地解决了小样本、过学习、高维数、局部最小等问题,同时模型Ⅱ的预测效果优于模型Ⅰ的,说明径流除了与径流时间序列本身有关外,与太阳黑子活动等有较密切的关系。虽然两者间的物理关系尚需进一步研究,但是支持向量机反映出两者间的非线性关系。
- 畅明琦刘俊萍
- 关键词：统计学习理论太阳黑子径流
- 基于支持向量机的水资源安全评价被引量：16
- 2011年
- 支持向量机以统计学习理论为基础,采用结构风险最小化准则,将学习问题转化为一个凸二次规划问题,能够得到全局最优解,适合解决小样本、非线性分类及回归问题。根据水资源安全的内涵,筛选出具有代表性的指标,组成水资源安全评价指标体系。建立了基于支持向量机的水资源安全评价模型,将安全标准划分为良好、安全、临界、不安全、危险5个等级。根据水资源安全评价标准及所属评价等级值,随机生成样本集,180个样本作为训练样本,构造了5个两类支持向量分类器,20个样本作为检验样本,检验样本分类全部正确。将模型应用于山西省11个城市的水资源安全评价,结果表明,该方法是有效、可行的。
- 畅明琦刘俊萍马惟
- 关键词：统计学习理论支持向量机水资源安全
