黄河宁蒙河段封开河日期预报方法研究

采用多元线性回归分析方法建立了基于物理成因概念的三湖河口站封开河日期预报模型,通过相关分析方法初步挑选预报因子,再应用SPSS软件对多元线性回归的预报因子进行了筛选,并对预报模型的精度进行了评定。结果表明:①建立的多元线性回归模型能较好地拟合三湖河口站的封开河日期;②在模型检验过程中,个别年份出现了较大误差,这说明封开河日期不仅与气象因素有关,也和其他因素有关。

冰凌预报模糊优选神经网络BP方法

黄河内蒙段地处黄河流域最北端,由于它的特殊地理位置、水文气象条件、河道特性,几乎每年产生凌汛。本文在分析影响凌汛成因因素的基础上,选取合适的预报因子,基于模糊优选神经网络BP模型,提出冰凌预报方法,应用于黄河内蒙段封河、开河日期的预报。结果表明,计算简便,精度良好。

模糊优选神经网络BP模型在黄河内蒙段封开河预报中的应用

黄河内蒙段地处黄河流域最北端,由于它特殊的地理位置、水文气象条件、河道特性,几乎年年发生凌汛。在分析凌汛成因影响因素的基础上,选取合适的预报因子,基于模糊优选神经网络BP模型,对黄河内蒙段封河、开河日期进行样本训练和预报方案验证。预报结果表明,模糊优选神经网络冰凌预报模型计算简便,精度良好。

黄河源区河道冰封开河预报研究

研究黄河源区封开河日期的预报模型,对于填补黄河源区凌情研究的空白,进一步了解气候变化对源区径流过程的影响十分重要。根据黄河源区的水文、气象资料,从热力因素、水力因素和河道条件等方面筛选了影响河流凌情演变的主要因子,选用多元线性回归法和人工神经网络法对封河日期和开河日期进行了预测,并对预测结果进行了对比分析,初步建立起具有一定精度的黄河源区河冰封开河预报模型。

基于遗传算法的SVM冰凌预报模型研究

针对传统支持向量回归参数大多采用经验率定的情况,提出了一种基于遗传算法优化支持向量回归参数的冰凌预报模型.运用MATLAB软件进行建模,并将其应用于黄河宁蒙段三湖河口封、开河日期的预报.结果表明,经过优化的支持向量回归模型泛化能力强,预报效果优于传统支持向量回归模型.

基于人工鱼群算法的冰情预报神经网络模型

在分析凌汛成因的基础上选取合适的预报因子,针对BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部极小值的缺点,利用改进的人工鱼群算法训练BP神经网络,以黄河宁蒙河段封开河日期数据进行建模,给出了人工鱼群算法训练神经网络的基本原理和步骤,并对人工鱼群算法神经网络模型、遗传算法神经网络模型、粒子群神经网络模型的预测结果进行了对比分析。结果表明:人工鱼群算法神经网络模型对黄河内蒙古段凌汛期的封开河日期预测比较准确,预测结果优于遗传算法神经网络模型和粒子群神经网络模型。

灰色拓扑预测方法在冰情预报中的应用

本文应用灰色拓扑预测方法，根据1957年-1983年的实测资料，探讨黄河内蒙古段冰情预报的规律，并建立了冰情预测模型，对1984-2005年的开河、封河情况进行了预测。结果表明，本模型具有模型预见期长，计算所需参数简单，使用范围广等特点。用于中长期预报预报，结果基本符合实际，可以为黄河防凌工作提供参考依据.

改进的遗传BP交叉训练算法及其在河流冰情预报中的应用

本文在对传统的遗传算法(GA)及BP网络进行一系列改进的基础上,将遗传算法与BP网络进行了有机的结合,提出了一种交叉训练算法。该算法的核心在于将BP网络训练过程划分为若干子步,使遗传进化机制和BP网络训练机制步进交叉进行,来保证网络训练的成功率和快速向全局最优区域逼近的目的。把该算法应用到松花江依兰、佳木斯江段封河、开河日期预报中,取得了良好的效果。