基于人工神经网络的降雨径流模拟研究

针对水库径流难以预测的问题,采用改进的动量-自适应学习率调整BP神经网络方法,以南告水库作为研究对象,对水库的日资料进行径流模拟,并对该模型在径流模拟中的方法和难点问题进行分析和探讨。改进的BP模型模拟的结果与三水源新安江模型的模拟结果相比较,探讨改进的BP模型应用于水文模拟的可行性。研究结果表明,改进的BP模型用于水文模拟是可行的。

小波网络和BP网络在负荷预测中的比较研究

从收敛速度、网络稳定性、泛化性能及预测结果等方面分析BP网络和小波神经网络的预测过程,探讨了差异的原因.发现:(1)BP网络预测稳定性强,易取舍数值,但预测速度较慢,预测精度不够理想;(2)小波网络预测速度快,精度高,泛化性能好,但稳定性能差,实际运用中还没有合适的数值取舍方法;(3)小波网络总体超过BP网络,但实际预测时技术问题较大.

煤炭依赖型区域生态承载力安全预警评价研究——基于山西省的实证分析

煤炭依赖型区域是高生态风险区域。以该区域生态承载力运作系统为出发点,选取16项代表性技术指标,采用遗传算法优化BP神经网络设计生态承载力安全预警评价技术模型,并以山西省为实证研究对象进行预警分析。结果表明:基于GA-BP算法的预警技术有助于实现煤炭依赖型区域生态承载力风险预警;未来10年内,历史生态债务将在一定程度上削弱该区域生态风险控制的效果;必须采取进一步措施,方能降低生态承载力警情发生的可能性。

基于人工神经网络算法的成都大雾的预报

大雾天气对水陆空交通都有不利的影响,而且对人民身体健康也带来了严重危害。因此,对大雾的监测和预报十分必要。本文利用中国气象局中期数值预报模式(T213)输出的大量预报产品,用EOF方法进行主分量分析,提取出累计方差贡献大的的前几个主分量,浓缩数值预报产品因子的预报信息并结合地面观测资料建立大雾的定量预报的人工神经网络模型。利用人工神经网络,建立温江地区大雾天气的预报模型,通过对温江站雾日预报试验,取得了较为满意的试报效果,具有实际应用意义。