现代天气分析预报网络教学系统的设计与开发

主要介绍了现代天气分析预报网络课件的设计开发所涉及到的复杂信息技术。即 ,课件网页编程技术、构建气象数据库、试题库技术、网络课件动画流文件技术、以及现代天气分析预报网络课件的基本内容 ,结构和特征。

饲料安全管理的有力助手——饲料安全监测预报网络中心站

自1996年8月1日起,欧盟作出禁止从我国进口禽肉的决定后,在国内随之产生了一系列连锁反应,我国畜禽产品出口受到严重遏制,给我国造成巨大的压力和损失.此后,2001年先后在广东、福建、江苏、北京等地出现的瘦肉精中毒事件,更敲响了饲料安全的警钟.国家计委组织专家进行论证,拨专款用于建设和完善我国的饲料安全体系,保障广大人民群众的食品安全.

利用PXE技术实现气象预报网络无盘化改造

结合气象预报网络的运行管理的需求,利用PXE(Preboot Execution Environment)技术研究无盘网络系统的建设,设计了系统框架结构,介绍了无盘网络系统的软硬件配置,并就系统实现的关键技术、系统特点和隐患进行了分析和讨论。

乌盟地区春尺蠖虫情预测预报网络发挥作用

森林病虫害预测预报网络是森林病虫害防治管理体系的重要组成内容,是指导防治工作的基础,是为防治工作提供科学依据的超前工作,已越来越引起各级领导和全社会的认识和重视。为搞好春尺蠖的预测预报,更好地为林业生产服务。

构建赤潮预警预报网络

随着我国经济的快速发展、人口的日益增多．外排入海的工农业废水和生活污水．对我们生存的这片海域造成了严重的水质污染，水体富营养化日趋严重，导致赤潮频发且面积不断增大．在我国的渤海、东海海域都发生了面积达几千平方公里的特大赤潮，这在国际上都是非常罕见的．同时给海洋生态环境和人民生命财产安全带来严重威胁。

基于FARIMA模型的Internet网络业务预报

最近的网络研究发现 Internet网络业务同时呈现长相关和短相关特性 ,因此建立可以同时描述、预报长相关和短相关特性的网络业务模型很有必要 .文中给出了利用 FARIMA模型进行建模和预报的方法 ,实验表明这种方法用于实际 Internet网络 trace是非常有效的 .另外提供了简化 FARIMA模型拟合的方法和具体步骤 ,这样大大缩短了模型辨识的时间 ,对于实际网络预报有很好的实用性 .

多步预测的小波神经网络预报模型

采用小波分析与人工神经网络相结合的方法， 进行了一种新的非线性长期预报模型研究。结果表明，所构造的小波神经网络多步预测模型对历史样本具有很好的拟合效果，独立样本的预报效果也令人满意。并且， 该预报模型具有误差收敛快， 预报时效长以及建模所需阶数低等显著优点， 具有很好的研究前景。

流域产流产沙BP网络预报模型的初步研究

运用 BP神经网络模型的基本原理 ,以流域降水条件为基本因子 ,建立了流域产流产沙 BP网络预报模型。该模型能用于定量分析流域人类活动因素对流域产流产沙的影响。西汉水、大通江、香溪河流域资料验证表明 ,模型基本合理、可靠。

水文时间序列的混沌神经网络预报

简要介绍混沌和BP神经网络的理论 ,在此基础上阐述了水文时间序列预测中混沌同BP神经网络结合的可行性 ,提出了用最小嵌入维数作为BP神经网络输入节点数方法 ,并给出了计算的方法和步骤 ,用宜昌日径流时间序列资料进行了验证。分析结果表明 :用混沌同BP神经网络相结合的办法做日平均流量时间序列的预测是可行的 ,嵌入维数作为BPNN的输入节点数是合理的。

遗传—神经网络集合预报方法在广西热带气旋降水预报中的应用

利用多维尺度分析可以从一系列数据集的相似性信息中发掘其中的潜在结构信息,并通过样本点间的相似度构建相似矩阵,再将相似矩阵映射到低维欧氏距离空间获取新的特征的能力。论文以1980—2015年共36年的广西热带气旋逐日降水量为基础,综合考虑热带气旋降水的数值预报产品物理量预报因子,采用多维尺度分析的预报因子信息数据挖掘技术,以进化计算的遗传算法,生成期望输出相同的多个神经网络个体,建立了一种新的非线性人工智能集合预报模型,进行遗传—神经网络的广西热带气旋降水集合预报模型研究。遗传—神经网络的集成个体的输入因子是通过选出相关程度较高的数值预报产品的物理量场格点因子,同时网络的输出是通过多维尺度降维方法对初选预报因子群进行合理的降维处理来实现的。通过对2011—2015年影响广西的22个热带气旋共94个独立样本的试验预报的统计结果表明,对于暴雨以上量级的预报,广西89站的预报平均TS评分达到了0.3;同区域同样本的对比分析表明,新预报模型5年的TS评分比欧洲细网格的TS评分提高了15%以上;进一步对大量级的降雨落区的预报对比分析表明,新方案的预报效果比欧洲中心的预报更理想。

汽雾冷却时炉壳温度的BP网络预报

为了提高转炉炉壳的寿命,有必要对炉壳温度进行量化。用有限元计算采集训练数据,以BP网络为手段,对不同水流通量、不同时刻的汽雾冷却转炉炉壳的瞬态温度进行了预报。预报结果同有限元结果对比表明,预报精度可满足工程应用。

基于FARIMA过程的网络业务预报与应用

在高速网络控制与带宽分配研究中,网络业务量预报是一个重要的问题。本文首先介绍自回归分数整合滑动平均(FARIMA,Fractal Autoregressive Integrated Moving Average)过程的概念及其具体形式,并给出了FARIMA过程的预报方法,然后基于FARIMA过程的最小均方误差预报方法,提出了一个具有补偿功能的网络自相似业务的预报方法,最后给出这种预报方式在网络控制研究中的应用。

基于神经网络预报的动态矩阵预测控制

提出了一种基于径向基神经网络预报的动态矩阵预测控制新算法 ,在该算法中 ,先用RBF神经网络辨识对象模型 ,同时预测对象的未来输出 ,然后用动态矩阵控制算法进行滚动优化和反馈校正。该方法解决了非线性、时变对象难以建模的问题 ,仿真结果验证了这一新型算法的可行性。

省市县气象台之间网络天气预报会商系统

介绍了省、市、县三级气象台之间进行网络天气预报会商的基本规定、工作流程以及会商软件程序的基本功能。

基于BP神经网络模型的月径流预报

针对水文系统的高度非线性关系,采用BP神经网络模型,通过经验公式和迭代得到隐藏层个数,使用L-M(Levenberg-Marquardt)算法优化权值,分别建立2-3-1和4-8-1网络拓扑结构的BP_(1)、BP_(2)模型,选取永翠河流域中的带岭(二)站的实测数据进行径流预报。结果表明,BP_(1)模型的拟合度高,预测结果的合格率低,出现此情况的原因可能为数据样本较少,模型陷入局部最优。BP_(2)模型的拟合较前者低,但合格率高,且预测结果可达到精度要求,可作为径流模拟的方法之一,为流域径流模拟提供依据。

栾城精准种植网络服务平台的建设

作为一种新的农业微观经营管理方式,精准农业已成为农业发展的趋势之一,但中国发展精准农业不能套搬西方的模式,而应结合我国的实际国情。阐述了栾城精准种植网络服务平台的建设内容,指出精准农业的网络预报服务模式适于当前中国的农业国情,以期为我国精准农业的发展提供可行的参考模式。

丹江口水库秋汛期长期径流预报

针对目前长期径流预报中物理成因考虑较少的问题,以丹江口水库为例,在分析影响径流物理背景的基础上,研究前期气象因子与水库秋汛期入库径流过程的相关关系,识别影响径流的大气环流与海温等物理因子,利用主成分分析法提取主要预报信息,建立了包含大气环流因子、海温因子等气象物理信息以及前期降雨、径流等水文信息作为预报因子集的三层BP神经网络预报模型.利用1956～2008年秋汛期9、10月入库径流量进行模拟与试报,并与仅采用前期降雨径流的预测模型进行了比较,结果显示基于物理成因分析的预测模型稳定性良好,模拟及试报精度较高,9、10月试报精度平均提高约30%,分别达到87.5%和75%,并对预报年份中的丰枯特征有较好的体现.