王春娟
- 作品数：10 被引量：42H指数：4
- 供职机构：浙江师范大学地理与环境科学学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：水利工程建筑科学天文地球农业科学更多>>
- 长三角经济区水资源承载力的综合评价被引量：6
- 2012年
- 运用主成分分析法对长三角经济区各分区水资源承载力进行综合评价,取得了较好的评价结果,并对水资源承载力影响因素进行分析,依此提出应对措施,可为长三角经济区的可持续发展提供佐证。
- 王春娟冯利华罗伟
- 关键词：水资源承载力主成分分析
- 黎坪国家森林公园开发的SWOT分析与对策
- 2011年
- 针对黎坪国家森林公园的开发现状,利用SWOT分析的方法,对其进行优势、劣势、机遇、和威胁分析,进一步认识到黎坪国家森林公园的优势与不足,并在此基础上提出了黎坪国家森林公园开发的基本对策。
- 王春娟冯利华
- 关键词：森林公园SWOT分析
- 城市水资源需求量变化趋势预测模型及应用被引量：2
- 2012年
- 利用灰色关联分析,可挑选出与需水量关系较为紧密的影响因子,而利用前期的影响因子进行计算,可以使物元分析具有预测功能。讨论了物元分析的方法步骤及应用。结果表明:根据物元分析来预测未来义乌市需水量的变化趋势是较为理想的。
- 王春娟冯利华
- 关键词：水资源物元分析灰色关联分析
- 物元分析在需水量变化预测中的应用被引量：1
- 2013年
- 为了更好地分析并解决我国资源性缺水、水质性缺水或工程性缺水等问题,以需水量变化趋势预测为目标,通过建立物元模型进行了需水量的变化趋势预测.首先,以干旱区的西宁市为例进行预测,其结果显示:西宁市2010年的需水量变化趋势等级为中度用水量,而实际需水量为7.40×108m3,属于第2等级,与实际情况符合.然后,分别对义乌市、阿克苏市的需水量变化趋势进行预测,结果也较为合理.
- 王春娟冯利华
- 关键词：需水量关联函数物元分析
- 基于BP神经网络的台风降雨预报研究
- 由于香港独特的地理位置及地形地貌丰富多样,每年的台风季,受台风的影响,都会造成严重的自然灾害,影响香港居民的生活及生命财产安全。而在我国沿海地区,台风活动造成的自然灾害主要是台风降雨形成的,因此对台风降雨的预测研究就成为...
- 王春娟
- 关键词：BP神经网络
- 文献传递
- 江西省自然保护区空间分布格局研究被引量：5
- 2012年
- 以江西省行政区划图和各自然保护区相关资料为基础,基于GIS技术,从区域水平上对保护区空间分布格局进行了分析。结果表明:江西省已建立的保护区呈现出一定的聚集性,但部分保护区之间的空间连接度较差。因而,在今后的保护区建设过程中,应做好空间隔离度较大的保护区周围应选点工作,以提高区域森林植被及重点保护物种保护成效。
- 罗伟许仕王春娟庐俊邹芹叶芳菲
- 关键词：自然保护区
- 基于BP神经网络的台风降雨预报研究
——以香港地区为例
- 由于香港独特的地理位置及地形地貌丰富多样,每年的台风季,受台风的影响,都会造成严重的自然灾害,影响香港居民的生活及生命财产安全。而在我国沿海地区,台风活动造成的自然灾害主要是台风降雨形成的,因此对台风降雨的预测研究就成为...
- 王春娟
- 关键词：BP神经网络
- 文献传递
- 主成分回归在需水预测中的应用被引量：5
- 2013年
- 城市需水量的准确预测对区域的发展具有十分重要的意义。城市需水受多重因素的影响,且这些因素大多存在较强的相关性。通过主成分分析法的计算分析,以金华市为例,采用2000-2010年的城市用水资料建立回归模型对需水量进行预测。结果表明:该模型应用于城市用水预测,其结果与当地实际情况较为吻合,模型的拟合程度和预测准确度较好。
- 王春娟冯利华罗伟庞小笑
- 关键词：主成分分析需水预测
- 鄂尔多斯市水资源承载力的主成分分析被引量：17
- 2012年
- 运用主成分分析法得出经济发展和水资源开发利用是影响鄂尔多斯市水资源承载力的两个主要因子的结论,并对鄂尔多斯市水资源承载力进行了综合评价。结果表明:目前鄂尔多斯市水资源承载力已具有一定规模,但随着社会经济的发展,水资源承载力已相对较小,因此应该合理开发、有效利用水资源,保障鄂尔多斯市经济可持续发展。
- 王春娟冯利华陆小强
- 关键词：水资源承载力主成分分析
- 基于主成分分析的BP神经网络对南京市水资源需求量预测被引量：4
- 2012年
- 以南京市为例,利用1999-2010年的总用水量数据,采用主成分分析法对影响水资源需求量的9个因子进行主要影响因子分析,根据确定的主要影响因子构造BP神经网络的输入样本,从而进行不同水平的年总需水量预测。结果表明:人口、GDP、万元GDP用水量、人均水资源量、污水年排放量为影响研究区需水量的主要因子,将此作为主要因子构造BP神经网络的输入样本,确定网络输入节点数,建立南京市总需水量预测模型。模拟计算结果表明,基于主成分分析的BP神经网络模型,预测结果的平均误差小于0.2亿m3。
- 王春娟冯利华罗伟
- 关键词：需水预测主成分分析法BP神经网络
