天津市自然科学基金(043605611)
- 作品数：7 被引量：64H指数：5
- 相关作者：王晓玲孙月峰李松敏陈夺峰梅传书更多>>
- 相关机构：天津大学中华人民共和国水利部天津市水利科学研究院更多>>
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- 相关领域：环境科学与工程建筑科学水利工程更多>>
- 区域工业用水量非线性预测模型的优选被引量：5
- 2006年
- 针对BP神经网络在确定输入因子时的任意性,将相关性分析引入BP神经网络输入因子的选取中,通过计算输入因子和输出因子之间的相关系数,并根据相关程度来确定输入因子,同时利用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值的方法,建立了改进BP神经网络模型.将该模型应用于永定河山区工业用水量预测中,通过和传统非线性回归法进行比较,结果表明改进BP神经网络拟合和预测精度均较高.改进BP神经网络法的平均相对误差达到1.4100/,预测的2010年和2030年工业用水量将分别达到3.63×108m3和4.46×108m3.预测结果可为水资源规划和管理提供依据.
- 王晓玲孙月峰梅传书李松敏
- 关键词：改进BP神经网络非线性
- 基于组合预测方法的海河流域生活用水量研究被引量：5
- 2006年
- 针对用水量预测组合模型的优选问题,根据海河流域1988-2003年生活用水量时间序列的具体变化特征和拟合精度进行组合模型初选,并引入最优组合原理,确定组合权系数．所用的预测模型主要有回归模型、灰色模型和BP神经网络模型．以滦河分区和子牙河分区为例,计算的平均相对误差(MRE)分别为1．91％和1．54％, 2010年生活用水量将分别达到6．15×108m3和8．72×108 m3,2030年将分别达到7．37×108 m3和1.27×109 m3．结果表明,该方法提高了预测精度,可为水资源规划和管理提供依据．
- 王晓玲孙月峰梅传书李松敏
- 关键词：海河流域
- 流域水环境管理信息系统及可视化技术应用研究被引量：14
- 2005年
- 通过建立苏帕河流域水环境管理信息系统,针对苏帕河流域没有主要经济产业、水质较好的状况,侧重于介绍建立改进的BP神经网络模型对流域的水质进行综合评价.而且通过一维水质模型对流域的水质分布进行了模拟,并将其运用于苏帕河流域梯级电站水环境管理.一维水质模拟结果与实测值吻合良好.结合GIS的图形功能对一维水质模拟的结果进行了动态显示,为水利工程及环境管理部门提供了有效、经济的决策信息.
- 王晓玲段文泉陈夺峰黄宁杨键
- 关键词：可视化技术BP神经网络模型一维水质模型
- 基于遗传神经网络模型的水质综合评价被引量：15
- 2006年
- 建立了用于水质综合评价的遗传神经网络模型。该模型运用遗传算法优化改进型BP神经网络的初始权值和阈值,具有快速学习网络权重和全局搜索的能力,有效解决了BP神经网络容易陷入局部极小点和训练结果不稳定的问题。采用苏帕河梯级电站的水质监测数据对该模型进行了测试,并与其他方法进行了比较。结果表明,该方法用于水质综合评价客观、合理、准确,有其独特的优越性。
- 王晓玲李松敏孙月峰杨和义
- 关键词：遗传算法改进型BP神经网络水质综合评价
- 复杂河网中洪水演进二维数值仿真及其应用被引量：9
- 2005年
- 为了模拟复杂河网中分洪后水流在较大平面范围内的流动情况,在考虑河床、进出口和动边界等复杂边界条件下,建立了二维洪水演进数学模型,并采用交替方向隐式(ADI)法进行离散和求解.结合流域实时洪水调度仿真系统的总体框架和调用,建立了模拟洪水在蓄滞洪区内任意位置的水位、流速、淹没水深、历时等演进过程的二维洪水演进数值仿真系统.该系统对永定河分洪区进行了二维洪水实时演进模拟,并结合大清河实测资料进行了模型合理性分析,结果表明,该系统能够适应复杂的边界条件,可为复杂河网实时洪水预报计算和实时洪水调度提供支持.
- 王晓玲李明超周潮洪夏中华
- 关键词：洪水演进蓄滞洪区
- 基于改进BP神经网络模型的苏帕河流域梯级电站水质综合评价被引量：5
- 2005年
- 引入人工神经网络(ANN)理论,提出了水环境质量综合评价的改进BP神经网络模型,并编制了相应的程序。将模型运用于苏帕河流域梯级电站水质综合评价中,结果表明改进的BP神经网络模型通过变步长法和加入动量项的方法不仅可以减少训练的次数,避免网络训练陷入平坦区,还可以提高网络的精度,减小全局误差。与传统评价方法相比,本模型全面考虑多种因素,评价结果更为客观、合理;相应所开发的评价系统适应性强,通用性好,简单易用,具有优越性。
- 王晓玲段文泉黄宁陈夺峰杨键
- 关键词：水质综合评价梯级电站
- 基于隶属度-遗传神经网络模型的水质综合评价被引量：13
- 2006年
- 针对水质综合评价问题,提出了基于隶属度-遗传神经网络的水质综合评价模型.水质综合评价模型对反向传播神经网络初始权值和阈值用遗传算法优化,并将隶属度的概念引入遗传神经网络,以便确定水质污染影响因子和水质等级.以苏帕河梯级电站水质监测数据为例,对该模型进行了测试,并与其他方法进行了比较.结果表明,该方法提高了运算精度,减小了全局误差,均方误差降低至6.337 14×10-5,用于水质综合评价合理、准确,有其独特的优越性.
- 王晓玲李松敏段文泉孙月峰
- 关键词：遗传算法神经网络水质综合评价
