水文水资源神经网络模型的研究

本文提出了水文水资源神经网络模型的分类，总结了以往的主要研究成果，展望了今后ＨＷＲＮＮ的研究趋势。

人工神经网络及其在水文水资源系统中的应用

人工神经网络（ANN）是近几十年来发展起来的一种新的信息处理技术，并已应用到许多领域，但在水文水资源领域仍处于初步应用阶段，本文综述了ANN在水文水资源中的应用现状，分析了其应用前景，指出了今后的研究发展方向。

人工神经网络在水文水资源中的应用

人工神经网络理论被广泛地应用于水文水资源领域中各种问题的研究，依问题性质不同将其划分为４大类：（１）分类和识别问题；（２）预测预报问题；（３）优化计算问题；（４）基于神经网络的专家系统研制与开发问题，对人工神经网络在水文水资源中的应用现状作了较全面的介绍。还指出了目前应用中存在的主要问题以及今后的研究方向。

基于BP神经网络模型的新疆水资源承载力情景分析

水资源可持续利用是科学发展的重要基础,"跨越式"发展愿景下的新疆面临水资源约束的严峻挑战!以2004—2013年水资源统计资料为基础,运用BP神经网络模型模拟分析了2个情景下(情景Ⅰ:趋势外推,情景Ⅱ:跨越式发展)2014—2020年新疆的水资源承载力.结果表明:1)水资源承载力综合评价指数呈上升趋势,但情景Ⅰ中水资源开发利用率过高,情景Ⅱ中农业用水比重大、效率低,成为新疆水资源可持续利用的瓶颈;2)以提高水资源的生态效益为目的,提出了情景Ⅲ:可持续利用情景,可逐步解决供需矛盾.关键在于改变传统粗放的用水方式,在提升水资源的利用效率的基础上,优化水资源利用的空间结构以缓和水资源对社会经济发展的瓶颈作用;3)BP神经网络模型与情景分析结合评价新疆水资源承载力是一种可行的尝试.

基于灰色神经网络模型的水资源生态足迹预测——以广西为例

水资源利用评价与趋势预测是当前水资源研究的热点问题。运用生态足迹方法计算了广西1997~2014年的水资源生态足迹、水资源生态承载力和水资源生态盈余,在此基础上,采用灰色神经网络模型进行动态模拟并预测其2015~2019年的发展趋势。结果表明:1 1997~2014年,广西人均水资源生态足迹和水资源生态承载力总体均呈下降态势,但前者的降幅明显小于后者;历年水资源均表现为生态盈余但总体呈下降走势,表明该地区水资源利用处于可持续状态但面临逐渐转向不可持续的威胁。2 2015~2019年的人均水资源生态足迹将维持在0.9~1.1 hm^2左右,其走向是先升后降;人均水资源生态承载力将保持在1.8~2.3hm^2左右,波动明显;人均水资源生态盈余介于0.7~1.3 hm^2之间,水资源利用仍将处于可持续状态,但可持续开发利用空间相较之前明显缩小。3与常用的灰色模型相比,灰色神经网络模型模拟精度具备明显优势并具有很强的内插拟合能力和较好的外推预测能力,可应用于同类问题的预测分析。

人工神经网络在水文水资源水环境系统中的应用研究进展

在简要介绍了人工神经网络（ANN）的独特性能和应用于水文水资源水环境系统的研究意义的基础上，从预测预报、分类识别、优化调度与计算、环境水质评价评估等诸多方面详细综述了国内外的应用研究进展，文中还探讨了今后的研究方向．

小波神经网络在水文水资源应用中的研究进展

以人工神经网络为基础的小波神经网络具有较强的逼近和容错能力、较快的收敛速度和较好的预报效果。在介绍小波神经网络模型的结构、特点基础上,着重介绍了目前关于小波神经网络在水文水资源领域的研究现状,并指出了其在理论及应用中存在的问题。

基于ART理论的自组织神经网络模型在水资源分类中的应用

BP和RBF神经网络技术以其强大的学习功能应用于水资源分类 ,取得了很好的效果。但当不具备已知样本时 ,以上技术很难应用。提出了可塑性较强、无监督的A -K网络模型 ,阐述了其基本原理和算法 ,并将其用于水文水资源研究领域中。实例表明 ,该方法能较理想地解决已知样本的分类问题 。

基于RBF神经网络模型的汕头市水资源承载力研究

针对常规水资源承载力评价方法存在的不足,在Matlab 7.6环境下建立了水资源承载力评价的RBF网络模型,基于汕头市水资源现状,利用该模型综合评价了汕头地区的水资源承载力。结果表明,汕头市水资源承载力总体较好,但有逐步恶化趋势,且各区县的水资源承载力极不均衡,与汕头地区的实际情况相符。

基于主成分回归与灰色神经网络模型的水资源承载力需水量预测

我国的水资源利用问题日趋严峻。作为影响水资源承载力的重要因素,社会经济活动对水资源的影响尤为明显。通过分析影响水资源承载力的社会经济驱动要素,建立主成分回归模型,分析得出影响江苏省水资源承载力变化的三个驱动力以及驱动力影响度,利用三个驱动力中的6个重要驱动因子,建立灰色神经网络预测模型,预测出江苏省2012-2013年的年需水量。结果表明:预测模型精度较高,最后结合江苏省发展现状提出相关的政策性建议。

水文水资源人工神经网络模型的研究

本文论述了在水文水资源中研究人工神经网络模型的意义，简介了国内外在这个领域的研究现状，最后指出当前的研究重点。

模糊神经网络在水文水资源应用中的研究进展

模糊神经网络结合了模糊逻辑的推理能力及神经网络的自学习能力,使其具备强大的结构式知识表达能力、自身参数调整优化的能力和较好的预报效果。同时在介绍模糊神经网络模型的特点、结构基础上,着重介绍了模糊神经网络在水文水资源领域的研究现状,并指出了其在理论及应用中存在的问题。

人工神经网络在水文水资源研究中的应用

从生物神经网络的基本概念出发,系统介绍了人工神经网络的产生、发展、主要特性及分类情况。对广泛应用的BP模型的建模应注意的问题进行了讨论。并就人工神经网络在水文研究中的应用作了简要综述。随着对生物神经系统的进一步研究和对人脑认识的不断丰富,计算机技术的不断发展,人工神经网络将在环境质量评价与预测、监测点的优化布置、社会经济环境可持续发展、洪水预报及调度等方面获得更加广泛的应用。

水文模型在水资源管理中的应用与优化

本文探讨了水文模型在水资源管理中的应用与优化方法。水文模型在水资源管理中的多个领域得到了应用,包括水资源量预测与规划、洪水预测与管理、水质模拟与改善、应对气候变化和水资源决策支持等。为了更好地满足水资源管理的需求,进一步提出了水文模型的优化方法,包括参数校准、实时性和适用性,以及不确定性分析。这些优化方法有助于提高模型的性能和可信度,确保模型在实际应用中更加准确和可靠。

基于分布式水文模型的水土保持水文水资源效应研究

水文变化与影响机制颇为复杂,水文模型的出现与应用使得水文研究以及水资源规划更为便捷。其中分布式水文模型更是地理工作者的研究热点,并取得了显著进展。本文则借助水文模型分析水土保持水文水资源效应,简述分布式水文模型,重点结合实例探究水土保持水文水资源效应,旨在丰富此类水文模型的水土保持水文水资源效应研究,为相关工作提供参考。

水文模型在水资源管理中的应用研究

水文模型在水资源管理中占据了至关重要的地位。目标就是对此类模型的应用以及它们所产生的影响进行详细的分析。在深度探索流域水文模型中,旨在研究模型如何负责再现雨量到表面径流转换、潜流运动等诸多环节,并揭示其一些可能存在限制性因素。学者们研究这些模型描述区域内水循环过程实际使用情况,可以更好理解它们预测与管理水源能力以及其相应不足之处. 本篇论文深入地探讨了水文模型对于辅助确定赖以存活之机构发送灾难信号警告信息时候的必要性,包括它在规定当地人口如何消耗可持续用和评估自然灾害风险防备领域内中所发挥作用、对改善决策结果给予贡献价值所起进展。对这些类型在衡量各种保护计划,例如提高使用效率或减少生态系统冲击等多个方面的受欢迎程度以及所遇到挑战问题进行深入研究。本文还探讨了通过不断完善水文模型的预测分析方法,以便提升其精确性和实用性,为推动持续可用资源管理开展版本贡献。

基于BP神经网络-系统动力学耦合模型的江苏省水资源承载力预测与调控研究

为量化调控指标对水资源承载力未来发展态势的影响程度,以优化配置水资源并充分发挥其综合效益,以江苏省为研究对象,构建系统动力学(SD)预测模型,对现状延续下2019-2030年江苏省水资源承载力进行动态模拟。在此基础上耦合遗传算法(GA)改进的Back Propagation人工神经网络(ANN)模型,对水资源承载力进行评分。同时进行障碍度诊断,分析在未来社会经济发展中影响江苏省水资源承载力的障碍因子,依此筛选调控指标。运用情景分析法,针对调控指标设置五种调控方案,分析污废水排放总量、氨氮排放量、化学需氧排放量(COD)、生产用水量和居民生活用水量5个反映用水水量和排放水水质的量质要素的变化趋势以及水资源承载力评分走势,结果表明:江苏省水资源承载力不断恶化,较2019年、2030年水资源承载力评分下降9.61%,氨氮排放量提高6.82%,总用水量提高23.94%,难以满足未来经济社会发展的需要。方案1、方案2及方案4从降低用水总量角度出发,方案3从控污角度出发,都有效改善了水资源承载力,但均无法逆转水资源承载力在2019-2030年的下降态势;方案5统筹考虑节流、调整产业结构和水污染处理调控措施,较2019年、2030年水资源承载力评分提高3.15%,氨氮排放量下降44.13%,总用水量下降9.90%,有效缓解水资源供需压力、改善水环境质量,实现了江苏省水资源承载力在未来年份中的稳步提升,为优化水资源调控提供建设性依据。

改进的人工神经网络水文预报模型及应用

在人工神经网络水文模型的研究中,往往加入前期径流以提高模型的预报精度.针对由此带来的问题,通过耦合总径流线性响应模型,建立一种基于人工神经网络的实时预报模型.通过引入总径流线性响应模型的模拟径流作为模型输入,模型的模拟模式能够提供较长的预见期,同时加入误差校正模型的实时预报模式也能够取得较高的模型精度.采用3个不同流域的流量资料对模型进行率定与校核.结果表明,模型能够取得较高的预报精度,显示了良好的适用性.

基于人工神经网络的喀斯特地区水资源安全评价

[目的]对喀斯特地区水资源安全状况进行评价,为喀斯特地区水环境管理与可持续发展提供科学依据。[方法]以喀斯特典型分布区贵州省为例,建立喀斯特地区水资源安全评价指标体系,构建BP人工神经网络模型,对贵州省9个州市水资源安全进行评价,并与熵权物元模型相比较。[结果]贵州省9个州市的水资源安全,有2个处于比较安全状态,6个处于一般状态,1个处于比较不安全状态。评价结果与熵权物元模型评价结果基本一致。[结论]该体系评价结果合理,评价方法简便直观,该模型对类似地区水资源安全评价有一定的参考价值。

改进的神经网络模型在水文模拟中的应用

将BP神经网络与K-最近邻(KNN)算法耦合起来,建立BK(BP-KNN)模型,该模型以前期模拟流量和相应影响要素作为BP神经网络的输入,出口断面流量作为网络输出,对产汇流过程进行模拟;采用K-最近邻算法,基于历史样本的模拟误差和相应影响要素对网络输出进行修正,实现了非实时校正模式下的连续模拟。根据BK模型的计算流程将其参数分为3个层次,各层次分别使用NSGA-Ⅱ多目标优化算法进行参数优选,提高了模拟精度、优化效率和网络泛化能力。分别将新安江模型的产流、产流分水源计算模块与BK模型相耦合,建立XBK(Xinanjiang runoff production-BK)和XSBK(Xinanjiang runoff production and separation-BK)模型,在呈村等3个不同类型的流域应用新安江模型、BK模型、XBK模型和XSBK模型进行模拟精度比较,结果表明改进的模型模拟精度更高,较好地解决了神经网络模型在水文模拟中存在的问题。