曹洁萍
- 作品数:7 被引量:242H指数:4
- 供职机构:沈阳农业大学水利学院更多>>
- 发文基金:引进国际先进农业科技计划辽宁省教育厅科技攻关项目辽宁省优秀青年科技人才培养基金更多>>
- 相关领域:农业科学环境科学与工程天文地球水利工程更多>>
- 基于粒子群优化的BP网络模型在旱涝预测中的应用被引量:3
- 2009年
- 旱涝预测为旱涝灾害防御措施的研究提供重要的依据。运用PSO优化的BP神经网络建立了旱涝预测模型。PSO优化的BP神经网络既发挥了BP神经网络在预测领域的优点,同时又结合了PSO算法全局搜索能力强、收敛速度快等特点进行预测。预测结果表明:辽宁省本溪地区11年实测数据对PSO优化的BP神经网络模型进行验证,PSO优化的BP神经网络模型的预测结果明显好于未经优化的,模型精度得到了一定程度的提高,能满足本溪地区旱涝预测的实际需要。
- 曹洁萍迟道才刘丽李帅莹于淼
- 关键词:旱涝灾害粒子群优化算法BP神经网络
- LVQ学习矢量量化神经网络模型在旱涝预测中的应用被引量:2
- 2009年
- 旱涝灾害的预测对预防灾害和保护环境有着重要的作用。运用神经网络中LVQ学习矢量量化神经网络建立了旱涝预测模型,模型输入层神经元数目为3,输出层神经元数目为1,隐含层神经元数目采用实验法,最终确定为7。预测结果表明:该方法与传统的预测方法及BP神经网络相比,具有更强的容错性和鲁棒性,预测精度较高且计算简单等优点。
- 迟道才曹洁萍刘丽李帅莹
- 关键词:旱涝灾害神经网络
- 基于天气预报改进模型ET0实时预报应用被引量:8
- 2008年
- 建立了以Penman Monteith(PM)方程计算参考作物需水量(ET0)为因变量,天气预报可测因子(日最高、最低气温、反映天气类型的阴晴指数、风力等级)为自变量的多元回归线性模型,应用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)进行修正残差的改进模型。通过与PM计算ET0结果分析,改进模型预测结果相对于多元线性回归模型具有精度高、整体拟合度好,具有较好的预测效果。改进模型的输入项完全可以从当前短期天气预报中获得,且将两种基础方法结合,操作运行简单等优点,在实时灌溉预报中有一定的推广意义,具有实用价值。
- 迟道才王晓瑜周彬王晓玲曹洁萍
- 关键词:多元线性回归自适应神经模糊推理系统参考作物需水量FAO残差
- 基于Elman和BP神经网络的逐月参考作物腾发量预测被引量:5
- 2008年
- 参考作物腾发量是估算作物蒸发蒸腾量的关键参数,它的准确预测对提高作物需水预报精度具有十分重要的意义。由于参考作物腾发量随时间变化具有一定的动态特性,将动态的Elman神经网络引用于参考作物腾发量预测中,并以铁岭市为例,对比分析了Elman模型与BP模型的预测结果。分析表明:Elman模型不仅能反应系统的动态特性,还具有比BP模型更高的预测精度、逼近性和稳定性。
- 李帅莹迟道才刘丽曹洁萍孟丽丽于淼
- 关键词:参考作物腾发量ELMAN神经网络BP神经网络
- 基于灰色组合模型的参考作物腾发量预测被引量:8
- 2008年
- 参考作物腾发量(ET0)是制定灌溉用水计划、水量分配计划的最基本、最重要内容之一,其精确预测可以提高灌溉预报的精度。针对GM(1,1)模型在原始数据变化幅度较大且趋势不明显时预测效果差的情况,提出了用人工神经网络对GM(1,1)模型的残差系列进行修正的组合模型,并将其应用于鞍山地区参考作物腾发量预测中。预测结果表明,该方法具有较高的预测精度,同时也指出了其存在的不足之处,有待今后加以解决,以进一步提高其预测的稳定性。
- 刘丽迟道才李帅莹曹洁萍
- 关键词:参考作物腾发量GM(1,1)模型BP神经网络模型
- 鞍山地区参考作物腾发量演变特征被引量:1
- 2008年
- 采用鞍山地区4个气象站1958—2006年的气象资料,应用Penman-Montieth公式计算参考作物腾发量(ET_0),并对ET_0的年际变化特征、季节变化特征及趋势进行了分析。结果表明,49 a来鞍山地区的ET_0值呈缓慢下降趋势。
- 刘丽迟道才李帅莹曹洁萍于淼
- 关键词:ET0年变化季变化
- Mann-Kendall检验方法在降水趋势分析中的应用研究被引量:216
- 2008年
- 采用本溪地区4个气象站1958—2006年间气象资料,应用Mann-Kendall检验方法对降水量的年际变化特征、月际变化特征及趋势进行分析,并进行突变性检验。结果表明:近50 a本溪地区降水量随时间呈上升趋势变化;本溪站和草河口站降水量发生突变,分别是1978年、1986年和1976年。
- 曹洁萍迟道才武立强刘丽李帅莹于淼
- 关键词:降水量突变