基于粒子群神经网络的凌汛开河日期预测研究

为了更准确地预测凌汛开河日期,提出用粒子群算法和BP神经网络相结合的粒子群神经网络模型。介绍了模型的设计和算法实现的流程。该模型通过粒子群算法对BP神经网络初始的权值和阈值进行优化,并以黄河内蒙段三湖河口站作为研究实例进行冰凌开河日期预测。结果表明,经粒子群优化后的BP神经网络预测精度比遗传神经网络和单一BP神经网络更高。     

年均径流预测的遗传神经网络模型研究

为了进一步提高BP网络模型对径流预测的精度,采用遗传算法优化了BP网络初始的权值和阈值。实例研究结果表明:该方法克服了传统BP网络极易陷入局部极小值点等缺点,提出的遗传神经网络预测模型能够提高预测精度。     

轮式车辆转向梯形优化方案的研究

对轮式车辆转向梯形优化方案进行了研究,用三种方案对转向梯形进行了优化,编制了参数化的优化程序,给出了各种方案的逼近误差曲线,将优化结果进行了对比。研究成果表明:采用相对误差作为目标函数是一种比较理想的优化方案,符合转向机构的设计要求,具有很高的逼近精度,对于进行车辆转向机构的设计具有指导意义和重要的应用价值。     

天津市水资源多目标优化配置研究

在综合考虑经济、社会、生态、水环境等因素的基础上,建立天津市区域水资源多目标优化模型,利用遗传算法结合理想点法对多目标模型进行求解,在最终对各用水部门给予政策倾斜的前提下,给出不同水资源优化配置方案,以协助决策者制定切实可行的用水方案,实现水资源的可持续发展。     

伽玛函数的高精度二次曲线逼近

对皮尔逊Ⅲ型分布公式中伽玛函数的计算问题进行了研究,提出了一种新的数值逼近方法,在一定范围内对伽玛函数用圆锥曲线表示,利用递推公式扩大参数范围,免去了数值积分和用级数展开计算的麻烦.程序运行结果表明:该方法能大大提高计算精度和运行速度,在水利工程设计中具有较大的使用价值.     

气候变化对区域水循环系统影响的研究进展

简述了国内外在气候变化给水文水资源系统带来影响这一问题上的研究进展,着重分析了研究气候变化对水资源影响的几类模拟方法及各模型的优缺点,并指出了研究、模拟过程中亟待解决的一些问题.     

基于成因模糊综合分析的冰凌预测模型

在分析物理成因的基础上,采用模糊识别、聚类及优选理论综合模糊成因的方法建立了冰凌预报模型。实例应用结果表明:模型对于5个检验年的开河历时预测误差全部在6 d以内,精度良好,能够较好地预报封河、开河日期,可以直接用于凌汛期实际作业预报。     

皮尔逊-Ⅲ型分布曲线最佳配线及自动化绘图

通过对皮尔逊-Ⅲ型分布曲线的数学表达式分析变换,利用数值积分进行频率计算,采用一致逼近拟合确定皮尔逊-Ⅲ型分布统计参数,通过Fortran—LISP接口自动输出已拟合好的皮尔逊-Ⅲ型理论频率曲线。验证结果表明该方法得到的皮尔逊-Ⅲ型理论频率曲线与经验点据拟合较好,在水利工程设计中有较大的使用价值。     

皮尔逊Ⅲ型分布逼近、递推和迭代计算

对皮尔逊Ⅲ型分布计算问题进行了研究,将该分布转换成伽玛函数和不完全伽玛函数。在一定范围内对伽玛函数和不完全伽玛函数用简单函数进行逼近表示,导出了不完全伽玛函数的递推公式和迭代公式。程序运行结果表明,该方法能大大提高运行速度,在水利工程设计中具有较大的使用价值。     

基于熵权法赋权的贝叶斯水质评价模型

基于贝叶斯水质评价理论,运用熵权赋权法求各评价指标权重,提出了熵权法赋权的贝叶斯水质评价模型,并以南四湖下级湖徽山站和韩庄闸为例进行了水质评价。结果表明,该模型有效可行,较等权重贝叶斯法对水质所属类别分辨率更高,为水环境保护与治理提供了依据。