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介绍基于小波分析建立的人工神经网络模型,并给出构造模型的一般步骤及关键算法.利用此模型对日径流进行模拟与预测,实验表明,基于小波分析的人工神经网络模型在日径流模拟过程中具有很好的仿真能力,训练后的模型用于预测具有较高的精度. 相似文献
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将基于人工神经网络的非线性组合预测方法应用于径流预测中,以1996年太阳沱的洪水资料为例,对已经建立的两个模型,采用三层的BP网络进行组合模拟预测,从多方面分析比较,让明用该种方法能够提高预测精度,结果令人满意: 相似文献
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人工神经网络在水资源管理中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
近几年来,人工神经网络受到越来越多从事水资源研究学者的关注,成为该领域的新理论。文中的目的是想对人工神经网络在水资源管理领域的应用进行一个总结。这些应用包括特征辨识、预测与预报、函数逼近、优化计算等多个方面。文中首先对研究情况进行了一般性的回顾,然后分别对各类应用重点进行了评述,最后通过总结给出了进一步研究的建议。 相似文献
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人工神经网络在我国流域水沙分析预测中的应用研究进展 总被引:3,自引:0,他引:3
从人工神经网络独特的特点和类型入手,详细地介绍了人工神经网络模型在我国流域水沙分析预测研究中的应用情况.并对其在研究中存在的问题和以后的研究方向作了探讨。 相似文献
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Time series of streamflow plays an important role in planning, design and management of water resources system. In the event
of non availability of a long series of historical streamflow record, generation of the data series is of utmost importance.
Although a number of models exist, they may not always produce satisfactory result in respect of statistics of the historical
data. In such event, artificial neural network (ANN) model can be a potential alternative to the conventional models. Streamflow
series, which is a stochastic phenomenon, can be suitably modeled by ANN for its strong capability to perform non-linear mapping.
An ANN model developed for generating synthetic streamflow series of the Pagladia River, a major north bank tributary of the
river Brahmaputra, is presented in this paper along with its comparison with other existing models. The comparison carried
out in respect of five different statistics of the historical data and synthetically generated data has shown that among the
different models, viz., autoregressive moving average (ARMA) model, Thomas-Fiering model and ANN model, the ANN based model
has performed better in generating synthetic streamflow series for the Pagladia River. 相似文献
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基于人工神经网络的土石坝沉降组合模型 总被引:2,自引:5,他引:2
影响土石坝沉降的主要因素是时效变形,目前常用的统计模型中时效分量主要采用指数模型和对数模型,但在某些工程实际中两子模型的拟合值与实测值偏差较大。文中在统计子模型基础上研究了一种基于人工神经网络的土石坝沉降组合模型,用于对土石坝沉降的拟合和预测,并给出实例。结果表明,组合模型较好地发挥了神经网络的非线性映射能力,并比统计子模型的拟合效果好。 相似文献
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基于离散Hopfield神经网络联想记忆特性,建立了湖库富营养化等级综合评价模型,对全国24个湖库进行富营养化等级综合评价,并与文献投影寻踪法、评分指标法和LM-BP网络法的评价结果进行比较。结果表明:①离散Hopfield神经网络运用于湖库营养化等级评价具有简单、直观,容易实现等优点,其评价结果令人满意;②一般离散Hopfield神经网络并非适用于任何富营养化等级评价,当评价对象单项指标(因子)间存在较大差异时,对象将得不到正确的评价。 相似文献
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基于人工神经网络的河川径流实时预报研究 总被引:7,自引:0,他引:7
将人工神经网络技术应用于河川径流实时预报,建立起河川径流实时预报的BP网络模型,并针对经典BP算法所存在的缺陷,采用共轭梯度优化和误差反向传播训练算法,使得所建立的BP网络模型的收敛性大为改善,消除和避免了实际应用中可能出现的局部优化问题.利用西大洋水库1975~1995年的入库径流系列资料,对所建立的BP网络模型进行训练和检验,同时探讨了网络结构对网络模型预报结果的影响.通过大量的实际应用和对比分析,表明BP网络模型比HG分析模型和相关图法更优越、更具有实际推广和应用价值. 相似文献
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基于人工神经网络的非线性映射特性,在三维有限元计算的基础上,结合大坝原型观测资料,提出了大坝参数时变规律的反演方法。以某混凝土重力坝的原型观测资料为例,利用该方法反演得出了该坝坝体混凝土弹性模量的变化规律。结果表明该方法是切实可行的,可应用于分析评价大坝材料参数的变化。 相似文献
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干旱内陆区自然-人工条件下地下水位动态的ANN模型 总被引:6,自引:0,他引:6
根据我国干旱内陆区自然-人工条件下地下水系统的特点,建立了甘肃省石羊河流域下
游地下水位动态的人工神经网络模型,采用附加动量法和学习速率自适应调整策略对反向传播算法(BP)进行改造,以提高计算速度。该模型以前期地下水位、降雨量、蒸发量、地表来水量、灌溉面积、灌水定额、人口数量作为输入变量,采用缺省因子检验法分析了上述各个因子对地下水位影响的敏感性,模拟了不同灌溉发展面积及地表来水条件下地下水位动态。结果表明:研究区人类活动及地表来水是影响地下水位动态的主要因子,灌溉面积的扩大及地表来水的减少会使地下水位持续下降。模型具有较高的精度,可以较好地定量描述地下水位动态与上述各因子之间的响应关系;研究结果可应用于该地区地下水系统的管理。 相似文献