何振芳
- 作品数：43 被引量：247H指数：10
- 供职机构：聊城大学环境与规划学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划山东省社会科学规划研究项目更多>>
- 相关领域：环境科学与工程自动化与计算机技术天文地球农业科学更多>>
- 自然环境和人类社会的关系研究被引量：1
- 2011年
- 人类社会和自然环境的关系是现代地理学研究的重要课题,也是当今社会发展探讨的问题,还是人类认识世界的永恒命题。对于人类社会和自然环境的相互关系,应建立人与自然和谐发展关系。
- 郭庆春何振芳寇立群孔令军张小永史永博
- 关键词：自然环境人类社会
- 不同地貌类型坡度提取算法的比较被引量：10
- 2008年
- 分别选取陕北延川、贵州省黔西南牛场、河北省井径县作为黄土地貌、喀斯特地貌以及低山丘陵地貌的典型样区,并建立该样区的1∶1万,5 m分辨率的DEM。采用简单差分、二阶差分、Frame差分、三阶不带权差分、三阶反距离平方权差分(Horn算法)、三阶反距离权差分6种算法提取坡度,对不同算法提取坡度的信息进行对比研究,并分析了不同算法提取坡度产生差异的原因,确定了适合不同地貌的算法。结果表明,在不同的地貌类型上使用8个邻接单元的算法精度总高于使用2个或4个邻接单元的算法,其中三阶反距离平方权差分(Horn算法)与三阶反距离权差分在所研究的3种地貌类型上均是比较合适的。
- 何振芳赵牡丹韩羽
- 关键词：坡度中误差
- 基于高性能计算平台的地学集成模拟分析环境研究被引量：1
- 2013年
- 随着计算科学在地学领域中广泛的应用以及地学各个学科模拟理论研究的发展,目前涌现出了一批功能各异的地学计算模型。地学工作者在科学研究中要快速便捷地熟悉和使用这些模型,迫切需要一个集成的模拟分析环境,即把硬件与软件结合,使用和服务结合,并关联相应的模型文献、驱动数据、处理工具、源代码等。在本文中我们基于高性能计算平台软硬件环境建设的工作经验和地学发展趋势,提出了基于高性能计算平台的地学集成模拟分析环境GISE(Geoscience Integrated Simulation Environment)总体设计框架,并对该环境中核心部分进行了设计和详细介绍。GISE将充分有效地集成各类模型资源,并将HPC服务和应用相结合,以期形成地学e-Science的核心信息平台。
- 赵国辉张耀南何振芳崔丹丹
- 关键词：GISE高性能计算平台
- 基于小波的DEM无级比例尺转换研究
- 尺度一直是地理科学关注的焦点问题之一。随着GIS应用领域的不断扩大和需求层次的日益提高,利用多尺度空间数据实现多层次观察和分析地理现象变得越来越重要。空间数据的多尺度处理与表达,已成为建立多尺度空间数据库,实现多尺度GI...
- 何振芳
- 关键词：DEM小波多分辨率分析无级比例尺
- 文献传递
- 旅游安全的人工神经网络预警系统被引量：1
- 2011年
- 针对于旅游安全预警问题,运用人工神经网络理论和方法,建立旅游安全预警的BP神经网络模型。通过实例进行分析,说明用BP神经网络方法是可行的。该模型具有很强的学习、联想和容错功能,其分析结果和过程都接近人脑的思维过程和分析方法,使得旅游安全预警结果的精度大大提高。
- 郭庆春何振芳寇立群孔令军张小永史永博
- 关键词：人工神经网络旅游安全预警系统
- 人工神经网络在大气污染预测中的应用研究被引量：10
- 2012年
- 以陕西省宝鸡市空气污染指数的预测预报为例,引入人工神经网络的理论和方法,对其进行模拟分析,建立了基于BP神经网络的空气污染指数非线性时间序列预报模型。模型仿真性能检验和精确度检验表明:建立的模型准确度高,适应性强,可直接用于宝鸡市日空气污染指数的预报。
- 郭庆春何振芳李力
- 关键词：空气污染指数神经网络大气污染
- BP神经网络在北京市API预报中的应用被引量：10
- 2011年
- 对大气污染进行预测具有十分重要的意义。以北京市为例,综合考虑BP网络的逼近能力和泛化能力,将时间序列作为BP神经网络的输入,对空气污染指数的预测做了建模研究。实验结果表明:BP神经网络的输出值与实际值之间的误差在可以接受的范围,特别是对骤升骤降趋势也能得到准确度较高的预报结果。因此在实际应用中,可以将BP网络方法作为一种考虑采用的方法。
- 郭庆春何振芳寇立群李力张小永孔令军
- 关键词：空气污染指数神经网络大气污染时间序列
- 人工神经网络在相对湿度预测中的应用研究被引量：5
- 2013年
- 相对湿度环境是农业生产监测与预测的重要内容,关系到植物的生长状况、多种病害的生态防治和灌溉措施的调节。针对相对湿度变化规律相当复杂,影响因素间非线性程度相当高,为了提高相对湿度预测精度,提出一种基于BP人工神经网络的相对湿度预测模型。该模型采用气象要素(日照时数、降水量、最小温度、平均温度和最大温度)实测数据作为神经网络的输入样本,并根据试验观测资料对模型进行了检验。结果表明:利用此模型分别对1987-1998年和1999-2000年陵水地区月平均相对湿度进行模拟和预测,相对湿度拟合值与实测值的相对误差为0.21%,相对湿度预测值与实测值的相对误差为0.28%。改进的BP人工神经网络能准确地捕捉相对湿度的变化趋势。运用BP人工神经网络方法进行相对湿度的研究,方法简洁,结果直观易懂,同时也为其他区域相对湿度研究提供借鉴。
- 郭庆春何振芳惠英李雪
- 关键词：人工神经网络相对湿度日照时数降水量平均温度
- 基于建模框架的生态水文模型构建与参数模拟方法
- 本发明公开了基于建模框架的生态水文模型构建与参数模拟的方法,本发明对已有模型按照物理过程进行拆分，从拆分或积累的模块中优选适合研究区域的模块，根据研究的物理过程，基于建模环境内部耦合机理进行模块融合，实现模型重构或改进，...
- 张耀南罗立辉敏玉芳赵雪茹火久元赵国辉康建芳龙银平何振芳
- 文献传递
- 枯水期东平湖N、P空间自相关及环境影响分析被引量：3
- 2018年
- 在分析东平湖52个采样点的TN和TP指标的基础上,采用地统计学理论和GIS相结合的方法,分析了东平湖枯水期营养盐的空间异质和空间自相关性。研究表明:1)TP表现为强烈的空间自相关,空间异质性受结构性因素影响,TN为中等程度的空间自相关,空间异质性受结构性和随机性因素共同作用。通过三角函数预测得出,TN在全湖不存在明显变化趋势;K-B函数预测得出TP在全湖存在自东北向西南减少的趋势。2)湖水地形、湖水理化性质、湖水扰动、沉积物释放等自然因素影响使TP具有全局空间正相关性,在全湖为集聚分布模式。自然因素和湖泊围网养殖、沿岸餐饮业污水、湖岸居民生活污水、湖区挖沙、湖岸周边农业污染等人为因素的综合作用使TN在全湖范围上为随机分布模式。3)人类围网养殖以及旅游、餐饮业发展致使TN在八里湾村附近存在高高集聚分布模式,围网养殖、枯水期农业种植、沿岸居民生活污水汇入以及沉积物释放导致TP在腊山和大汶河入湖口处存在高高集聚分布模式。
- 冯若昂刘加珍陈永金何振芳靖淑慧张天举马荣贞
- 关键词：空间自相关空间异质性地统计学
