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基于BP神经网络-加权马尔科夫模型的泄水闸水平位移预测被引量：5: 1; 作者丁倩黄耀英 +2 位作者谢同李峰高磊《水资源与水工程学报》 CSCD 2020年第6期187-193,共7页; 针对传统变形统计模型和BP神经网络模型对水工建筑物变形预测精度欠佳的问题,建立了BP神经网络-加权马尔科夫模型。首先,采用均值-均方差法对BP神经网络模型拟合的相对误差序列进行状态分类,并检验状态序列的马氏性。然后计算各阶自相... 展开更多; 关键词水平位移预测预测精度 BP神经网络加权马尔科夫模型马氏检验; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于加权马尔科夫-ARIMA修正模型的区域物流需求预测被引量：3: 2; 作者程元栋喻可欣李先洋《山东交通学院学报》 CAS 2023年第3期22-28,共7页; 为准确预测区域物流需求,采用自回归移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型建立具有线性关系的时间序列,考虑时间外的非线性影响因素,基于加权马尔科夫模型修正残差状态,构建加权马尔科夫-ARIMA模型,以我国1990... 展开更多; 关键词 ARIMA模型加权马尔科夫模型物流需求预测; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于土地利用驱动力的马尔科夫模型及其应用被引量：17: 3; 作者肖翔李扬帆朱晓东《土壤》 CAS CSCD 北大核心 2011年第5期822-827,共6页; 马尔科夫模型在土地利用变化的预测中已经得到了广泛的应用,但如何通过区域社会经济指标对马尔科夫模型进行修正,提高其预测精度是一个值得研究的科学问题。本文解译1995,2001,2005,2008四个时相的TM遥感影像得到太仓土地利用结构图,构... 展开更多; 关键词加权马尔科夫模型城市土地利用变化驱动力太仓; 在线阅读下载PDF 职称材料

加权马尔科夫链模型在农业灌溉用水预测中的应用研究被引量：12: 4; 作者王鑫东《中国农村水利水电》北大核心 2016年第5期58-60,64,共4页; 应用加权马尔科夫链数学模型对农业灌溉用水进行年和月尺度预测,并对比分析未加权马尔科夫链的预测精度,研究结果表明:相比于传统未加权马尔科夫链,加权马尔科夫链的农业灌溉用水预测精度明显有所改善,其与调查的农业灌溉用水的年和月... 展开更多; 关键词加权马尔科夫链模型传统马尔科夫链模型农业灌溉用水预测预测精度对比; 在线阅读下载PDF 职称材料

加权马尔科夫链模型在水库含沙量预测中的应用研究被引量：3: 5; 作者于秀凤于保慧《东北水利水电》 2016年第7期56-59,72,共4页; 本文用加权马尔科夫链模型预测水库含沙量,结合水库实测入库含沙量数据,分析加权马尔科夫链模型在水库含沙量预测精度。研究结果表明：加权马尔科夫链模型适用于水库含沙量的预测,在年尺度上预测值和实测值之间的相对误差在14.47%~19.2... 展开更多; 关键词加权马尔科夫链模型含沙量预测模型适用性分析水库; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进加权马尔科夫链模型的承压含水层参数动态识别研究: 6; 作者王晶娥《水利技术监督》 2017年第4期67-69,113,共4页; 文章采用改进的加权马尔科夫链模型对辽宁西部某区域承压含水层参数进行动态识别,并结合抽水试验观测数据对比分析改进前后的加权马尔科夫链模型在承压含水层动态识别的精度和收敛速度。研究成果对于提高地下水资源评价水平具有重要意义。; 关键词加权马尔科夫链模型含水层参数动态识别抽水试验计算精度收敛度; 在线阅读下载PDF 职称材料

地下水承压含水层参数动态识别模型的改进与应用: 7; 作者黄海平《水利技术监督》 2023年第6期244-246,258,共4页; 引入状态概率变量对传统加权马尔科夫链模型进行改进,并以南充某区域地下水观测井为例,对其含水层参数进行动态识别分析。分析表明:通过现场抽水试验,相比于改进前,改进后模型可明显提高地下水承压含水层参数动态识别精度,研究成果对于... 展开更多; 关键词状态概率变量加权马尔科夫链模型模型改进含水层参数动态识别; 在线阅读下载PDF 职称材料

阿勒泰地区地下水承压含水层参数动态识别研究: 8; 作者哈那提·阿布力哈孜《水利科学与寒区工程》 2024年第6期85-87,共3页; 为提高阿勒泰地区地下水含水层参数动态识别的精度,利用地下水抽水试验数据,采用加权马尔科夫链模型对区域地下水含水层参数进行动态识别。结果表明:加权马尔科夫链模型适用于阿勒泰地区地下水承压含水层参数的动态识别,参数识别精度高... 展开更多; 关键词地下水含水层参数动态识别加权马尔科夫链模型阿勒泰地区; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于BP神经网络-加权马尔科夫模型的泄水闸水平位移预测被引量：5: 1; 作者丁倩黄耀英谢同李峰高磊; 机构三峡大学水利与环境学院湖北汉江王甫洲水力发电有限责任公司; 出处《水资源与水工程学报》 CSCD 2020年第6期187-193,共7页; 基金国家重点研发计划项目(2018YFC0407103) 国家自然科学基金项目(51779130)。; 文摘针对传统变形统计模型和BP神经网络模型对水工建筑物变形预测精度欠佳的问题,建立了BP神经网络-加权马尔科夫模型。首先,采用均值-均方差法对BP神经网络模型拟合的相对误差序列进行状态分类,并检验状态序列的马氏性。然后计算各阶自相关系数和转移权重,利用加权和最大概率值预测未来的随机状态。最后以王甫洲水利枢纽泄水闸11#闸墩测点水平位移实测数据为例,分析比较逐步回归统计模型、BP神经网络模型和BP神经网络-加权马尔科夫模型的预测效果。结果表明:相比于逐步回归统计模型和BP神经网络模型,BP神经网络-加权马尔科夫模型的预测精度更高,说明BP神经网络-加权马尔科夫模型较为可靠。; 关键词水平位移预测预测精度 BP神经网络加权马尔科夫模型马氏检验; Keywords horizontal displacement prediction prediction accuracy BP netural network weighted Markov model Markovity test; 分类号 TV61 [水利工程—水利水电工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于加权马尔科夫-ARIMA修正模型的区域物流需求预测被引量：3: 2; 作者程元栋喻可欣李先洋; 机构安徽理工大学经济与管理学院; 出处《山东交通学院学报》 CAS 2023年第3期22-28,共7页; 基金国家自然科学基金项目(71473001) 安徽省哲学社会科学规划项目(AHSKY2017D35) 安徽省高等学校省级自然科学研究计划项目(KJ2018A0088)。; 文摘为准确预测区域物流需求,采用自回归移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型建立具有线性关系的时间序列,考虑时间外的非线性影响因素,基于加权马尔科夫模型修正残差状态,构建加权马尔科夫-ARIMA模型,以我国1990—2021年月度货运周转量为物流需求数据来源,验证加权马尔科夫-ARIMA模型的预测精度。结果表明:单一ARIMA模型和加权马尔科夫-ARIMA模型对12期货运周转量预测结果的平均绝对百分误差分别为3.15%、2.22%,后者的预测精度优于前者。; 关键词 ARIMA模型加权马尔科夫模型物流需求预测; Keywords ARIMA model weighted Markov model logistical demand forecast; 分类号 U-9 [交通运输工程] F252 [经济管理—国民经济]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于土地利用驱动力的马尔科夫模型及其应用被引量：17: 3; 作者肖翔李扬帆朱晓东; 机构污染控制与资源化研究国家重点实验室南京大学环境学院; 出处《土壤》 CAS CSCD 北大核心 2011年第5期822-827,共6页; 基金住房和城乡建设部2009年科学技术计划项目(2009-R2-40)资助; 文摘马尔科夫模型在土地利用变化的预测中已经得到了广泛的应用,但如何通过区域社会经济指标对马尔科夫模型进行修正,提高其预测精度是一个值得研究的科学问题。本文解译1995,2001,2005,2008四个时相的TM遥感影像得到太仓土地利用结构图,构建基于土地利用驱动力分析的加权马尔科夫模型,对2013年太仓市的土地利用结构(农用地,建设用地等)进行预测。改进后的模型将1995—2001年,2001—2005两阶段转移矩阵作为加权马尔科夫模型的加权因子;再根据GDP、非农人口数量、二产比重的自相关系数确定两阶段转移矩阵的权重,建立基于土地利用驱动力分析的加权马尔科夫模型,以此对2013年土地利用结构进行预测。同时基于城市土地利用现状(2008年)分析,对比上述加权马尔科夫模型预测结果,证明加权马尔科夫模型预测精度较高。; 关键词加权马尔科夫模型城市土地利用变化驱动力太仓; Keywords Weighted Markov model, Urban land-use change, Driving forces, Taicang County; 分类号 F301.24 [经济管理—产业经济]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名加权马尔科夫链模型在农业灌溉用水预测中的应用研究被引量：12: 4; 作者王鑫东; 机构辽宁省江河流域管理局; 出处《中国农村水利水电》北大核心 2016年第5期58-60,64,共4页; 文摘应用加权马尔科夫链数学模型对农业灌溉用水进行年和月尺度预测,并对比分析未加权马尔科夫链的预测精度,研究结果表明:相比于传统未加权马尔科夫链,加权马尔科夫链的农业灌溉用水预测精度明显有所改善,其与调查的农业灌溉用水的年和月尺度相关系数分别达到0.712 1和0.866 6,高于未加权的马尔科夫链的预测精度;对于不同时间尺度而言,加权马尔科夫链模型预测的灌溉用水和调查灌溉用水量虽在月尺度相关系数大于年尺度相关系数,但年尺度预测相对误差明显小于月尺度预测相对误差。; 关键词加权马尔科夫链模型传统马尔科夫链模型农业灌溉用水预测预测精度对比; Keywords weighted Markov chain model traditional Markov chain model forecasting of agricultural irrigation water prediction accuracy compared; 分类号 TV93 [水利工程—水利水电工程] S274.4 [农业科学—农业水土工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名加权马尔科夫链模型在水库含沙量预测中的应用研究被引量：3: 5; 作者于秀凤于保慧; 机构辽宁省白石水库管理局辽宁省水文局; 出处《东北水利水电》 2016年第7期56-59,72,共4页; 文摘本文用加权马尔科夫链模型预测水库含沙量,结合水库实测入库含沙量数据,分析加权马尔科夫链模型在水库含沙量预测精度。研究结果表明：加权马尔科夫链模型适用于水库含沙量的预测,在年尺度上预测值和实测值之间的相对误差在14.47%~19.25%,过程拟合系数0.7以上;在小时尺度上预测值和实测值之间的相对误差低于15%,过程拟合系数可达到0.65以上,预测精度符合入库含沙量预测规范的要求。研究成果对于水库含沙量预测方法提高参考价值。; 关键词加权马尔科夫链模型含沙量预测模型适用性分析水库; Keywords weighted Markov chain model sediment concentration prediction model applicability analysis reservoir; 分类号 TV145 [水利工程—水力学及河流动力学] TV149.2 [水利工程—水力学及河流动力学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进加权马尔科夫链模型的承压含水层参数动态识别研究: 6; 作者王晶娥; 机构辽宁省阜新水文局; 出处《水利技术监督》 2017年第4期67-69,113,共4页; 基金辽宁省水利厅科技指导计划性项目(2015-02); 文摘文章采用改进的加权马尔科夫链模型对辽宁西部某区域承压含水层参数进行动态识别,并结合抽水试验观测数据对比分析改进前后的加权马尔科夫链模型在承压含水层动态识别的精度和收敛速度。研究成果对于提高地下水资源评价水平具有重要意义。; 关键词加权马尔科夫链模型含水层参数动态识别抽水试验计算精度收敛度; 分类号 P641 [天文地球—地质矿产勘探]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名地下水承压含水层参数动态识别模型的改进与应用: 7; 作者黄海平; 机构南充职业技术学院; 出处《水利技术监督》 2023年第6期244-246,258,共4页; 文摘引入状态概率变量对传统加权马尔科夫链模型进行改进,并以南充某区域地下水观测井为例,对其含水层参数进行动态识别分析。分析表明:通过现场抽水试验,相比于改进前,改进后模型可明显提高地下水承压含水层参数动态识别精度,研究成果对于区域地下水资源量评估具有重要参考价值。; 关键词状态概率变量加权马尔科夫链模型模型改进含水层参数动态识别; 分类号 P641 [天文地球—地质矿产勘探]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名阿勒泰地区地下水承压含水层参数动态识别研究: 8; 作者哈那提·阿布力哈孜; 机构新疆阿勒泰水文勘测局; 出处《水利科学与寒区工程》 2024年第6期85-87,共3页; 文摘为提高阿勒泰地区地下水含水层参数动态识别的精度,利用地下水抽水试验数据,采用加权马尔科夫链模型对区域地下水含水层参数进行动态识别。结果表明:加权马尔科夫链模型适用于阿勒泰地区地下水承压含水层参数的动态识别,参数识别精度高于传统识别方法。研究成果对于阿勒泰地区地下水含水层参数确定具有重要参考价值。; 关键词地下水含水层参数动态识别加权马尔科夫链模型阿勒泰地区; 分类号 TU991.112 [建筑科学—市政工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于BP神经网络-加权马尔科夫模型的泄水闸水平位移预测	丁倩黄耀英谢同李峰高磊	《水资源与水工程学报》 CSCD	2020	5	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于加权马尔科夫-ARIMA修正模型的区域物流需求预测	程元栋喻可欣李先洋	《山东交通学院学报》 CAS	2023	3	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于土地利用驱动力的马尔科夫模型及其应用	肖翔李扬帆朱晓东	《土壤》 CAS CSCD 北大核心	2011	17	在线阅读下载PDF 职称材料
4	加权马尔科夫链模型在农业灌溉用水预测中的应用研究	王鑫东	《中国农村水利水电》北大核心	2016	12	在线阅读下载PDF 职称材料
5	加权马尔科夫链模型在水库含沙量预测中的应用研究	于秀凤于保慧	《东北水利水电》	2016	3	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于改进加权马尔科夫链模型的承压含水层参数动态识别研究	王晶娥	《水利技术监督》	2017	0	在线阅读下载PDF 职称材料
7	地下水承压含水层参数动态识别模型的改进与应用	黄海平	《水利技术监督》	2023	0	在线阅读下载PDF 职称材料
8	阿勒泰地区地下水承压含水层参数动态识别研究	哈那提·阿布力哈孜	《水利科学与寒区工程》	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料