您的位置: 专家智库 > >

云南省教育厅科学研究基金(09J0076)

作品数:2 被引量:8H指数:1
相关作者:田琳杨蕊余航更多>>
相关机构:云南农业大学更多>>
发文基金:云南省教育厅科学研究基金水利部公益性行业科研专项云南省应用基础研究计划面上项目更多>>
相关领域:农业科学更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇农业科学

主题

  • 1篇灾害
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇时间序列
  • 1篇缺测
  • 1篇网络
  • 1篇涝灾
  • 1篇降水
  • 1篇洪涝
  • 1篇洪涝灾害
  • 1篇分维
  • 1篇分形
  • 1篇BP神经
  • 1篇BP神经网
  • 1篇BP神经网络
  • 1篇BP网
  • 1篇BP网络
  • 1篇插补

机构

  • 2篇云南农业大学

作者

  • 2篇余航
  • 2篇杨蕊
  • 2篇田琳

传媒

  • 1篇安徽农业科学
  • 1篇云南农业大学...

年份

  • 2篇2012
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
昆明历史洪涝灾害时间序列分形特征研究被引量:1
2012年
根据昆明1312~1911年的洪涝灾害史料,构建了洪涝灾害发生时间序列,并用Samalley法计算了昆明历史洪涝灾害时间序列的分维值。结果表明:昆明地区历史洪涝灾害的发生存在分形特征,分维值为0.689 6,洪涝灾害的发生有一定自组织程度,但自组织程度还不高。洪涝灾害的发生从初期的混沌状态发展到后期的具有较高程度的自组织状态,洪涝灾害发生的可能性大大提高。
杨蕊王龙余航沈立群田琳
关键词:洪涝灾害时间序列分维
基于BP神经网络的缺测降水数据插补被引量:7
2012年
缺测降水数据的插补可以有效改善数据系列的完整性,以元江境内的元江、洼垤、因远、街子河、阿支、磨房河等水文和雨量站点逐月及年降水数据为基础,研究缺测降水数据的插补。站点之间月降水数据相关分析表明:各站点之间相关性较差,相关分析难以满足本研究流域内部分月降水数据插补精度,故尝试采用BP神经网络模型对研究流域降水数据进行插补。研究表明:基于本流域降水数据建立的神经网络模型检测样本合格率达到89.6%,具有较好的插补精度,说明神经网络可以用于本研究流域的缺测降水数据插补,为降水数据缺测的插补提供了新的途径。
田琳王龙余航杨蕊
关键词:BP网络降水插补
共1页<1>
聚类工具0