Elman神经网络在地下水动态预测中的应用

详细介绍了Elman神经网络的基本结构和数学模型,同时以地下水动态预测为例,给出用Elman神经网络建立地下水动态预测模型的方法。模型检验结果表明,该模型拟合和预测精度均较高,可应用于地下水动态系统的建模,借此说明Elman网络在地下水动态预报中的可行性,并为Elman网络技术在水文水资源领域的动态模拟应用提供借鉴。

磐石市富太镇泥石流危险性评价与危险范围预测

磐石市富太镇地区泥石流灾害较为发育,给当地人民的生命财产、交通安全构成了一定的威胁。为了为合理制定泥石流防治方案和进行泥石流防治工程设计提供依据,文章采用模糊数学综合评判法和泥石流最大危险范围预测模型分别对富太地区的21条泥石流进行了危险性评价和最大危险范围的预测。评价和预测结果表明:本区泥石流危险程度基本都属于轻微级,而且它们的最大危险范围也较小,符合富太地区的实际情况。

基于Elman神经网络的表层岩溶泉动态预测及应用——以广西平果县果化镇布洋1号表层岩溶泉为例

基于Elman网络基本原理,建立了布洋1号表层岩溶泉Elman神经网络模型,并以2005年8月2日开始的一次衰减过程为例,详述了Elman神经网络模型应用分析过程,给出了在无降雨影响下该次衰减过程具有的总排泄量及最佳的储水时间。经检验,该模型预测精度较高,为布洋1号表层岩溶泉水资源的科学利用提供了依据,同时也为Elman网络技术在表层岩溶泉动态系统的其它领域应用提供了借鉴。

基于DEM的流域降雨径流模拟——以蒲石河流域山区为例

DEM是目前用于流域地形分析的主要数据,基于DEM的水文模拟技术,在流域地形分析及水系构建等方面已形成了比较成熟的算法,给传统的水文模拟技术带来了根本性的变化。以蒲石河流域山区为例,借助流域水文软件WMS,结合ARCVIEW和SURFER软件,计算了流域的面积、周长、坡度与形状因子等参数。在生成山区数字高程模型的基础上,采用WMS嵌入的HEC-1模型对一场降雨进行了降雨径流模拟研究。

改进的变尺度优化算法在节水灌溉制度优化设计中的应用

应用改进的变尺度混沌优化算法对水分生产函数模型进行求解,求解程序用Visual Basic编写。以河西武威绿洲春小麦数据为例,将混沌算法应用于小麦灌溉制度优化设计中,并与动态规划法进行对比,证明改进的混沌优化算法可以提高灌溉制度优化设计的精度与速度。

改进的变尺度优化算法在节水灌溉制度优化设计中的应用

应用改进的变尺度混沌优化算法对水分生产函数模型进行求解,求解程序用Visual Basic编写。以河西武威绿洲春小麦数据为例,将混沌算法应用于小麦灌溉制度优化设计中,并与动态规划法进行对比,证明了改进的混沌优化算法可以提高灌溉制度优化设计的精度与速度。

基于人工神经网络的泥石流灾害危险性评价

以磐石市典型泥石流为样本训练神经网络,结合应用实例,用训练好的网络模型对磐石市的10条泥石流样本作出评价,且评价结果与磐石市实际情况相符合,表明神经网络方法是泥石流危险评价的一种好方法。

鞍钢矿业公司大孤山尾矿坝动力稳定性分析

文章以经简化和处理后的实测主轴剖面为计算模型,对大孤山尾矿坝渗流场进行了数值分析,并在此基础上,用动力有限元法研究了该尾矿坝在水平地震作用下的动力反应规律,并对坝体震动液化进行了判别,分析结果显示,该尾矿坝对地震动力反应较小,坝体稳定。