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改进的非线性时变增益模型在北方旱区中小河流洪水预报中的应用
被引量：
4
1
作者
王福东
蔡涛
+1 位作者
孙玉华
张利平
《水电能源科学》
北大核心
2018年第2期59-63,共5页
为分析改进后的非线性时变增益模型在北方旱区中小河流洪水预报中的适用性,引入改进的非线性时变增益模型,以辽宁西部两个典型旱区中小河流为例,定量分析改进模型在北方旱区中小河流洪水预报的精度,并对比分析改进前后的非线性时变增益...
为分析改进后的非线性时变增益模型在北方旱区中小河流洪水预报中的适用性,引入改进的非线性时变增益模型,以辽宁西部两个典型旱区中小河流为例,定量分析改进模型在北方旱区中小河流洪水预报的精度,并对比分析改进前后的非线性时变增益模型在北方旱区洪水预报的精度。结果表明,改进模型可重点考虑雨强和前期土壤湿度因素的影响,能够更加准确地反映降雨产流的非线性关系,在北方旱区中小河流洪水模拟精度上较改进前有较明显的改善,预报精度总体达到乙级标准。研究成果对于北方旱区中小河流洪水预报具有借鉴和参考价值。
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关键词
改进的非线性时变增益模型
洪水模拟
预报精度
北方旱区
中小河流
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职称材料
淮河流域水文非线性多水源时变增益模型研究与应用
被引量：
22
2
作者
万蕙
夏军
+2 位作者
张利平
宋霁云
佘敦先
《水文》
CSCD
北大核心
2015年第3期14-19,共6页
基于传统时变增益模型(TVGM),进一步考虑地下径流退水,在传统TVGM只考虑单一地表水源的基础上,添加地下水源模块,对地表地下径流分别进行产、汇流计算,改进并提出了多水源TVGM,并将其应用于淮河流域蚌埠闸以上13个水文站控制的代表性子...
基于传统时变增益模型(TVGM),进一步考虑地下径流退水,在传统TVGM只考虑单一地表水源的基础上,添加地下水源模块,对地表地下径流分别进行产、汇流计算,改进并提出了多水源TVGM,并将其应用于淮河流域蚌埠闸以上13个水文站控制的代表性子流域。结果表明:多水源TVGM既继承了传统TVGM以简单结构描述复杂水文非线性系统关系的优点,同时通过增加地下水源模块,大大提高了洪水预报的精度。13个子流域参数率定期和模型验证期中,传统TVGM分别有9个和7个子流域达到乙级洪水预报标准,而多水源TVGM分别提高到12个和8个,其中以大型流域和大水年改进效果尤佳。传统TVGM水量平衡系数为0.88,多水源TVGM提高到0.95,平均提高了7%。洪峰模拟相对误差也由传统TVGM的50%达标率提高到多水源TVGM的92.3%,整体提高了42.3%。因此,多水源TVGM能更好的应用于淮河流域洪水预报工作。
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关键词
淮河流域
水文
非线性
时变
增益
模型
多水源
洪水预报
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职称材料
一种新的混沌神经网络模型及其动力学分析
被引量：
9
3
作者
何振亚
谭营
王保云
《东南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
1998年第6期1-5,共5页
提出了一种混沌神经网络模型．通过引入暂态混沌和时变增益，该网络比Ｈｏｐｆｉｅｌｄ型网络具有更加丰富和更为灵活的动力学特性，从而具有更强的搜索全局最优解或近似全局最优解的能力．它可以用于求解各种复杂的优化问题．大量的数...
提出了一种混沌神经网络模型．通过引入暂态混沌和时变增益，该网络比Ｈｏｐｆｉｅｌｄ型网络具有更加丰富和更为灵活的动力学特性，从而具有更强的搜索全局最优解或近似全局最优解的能力．它可以用于求解各种复杂的优化问题．大量的数字模拟表明网络能较好地解决Ｈｏｐｆｉｅｌｄ型网络的局部极值问题．
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关键词
混沌神经网络
模型
动力学
神经网络
暂态混沌
时变
增益
非线性
优化
混沌退火机制
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职称材料
题名
改进的非线性时变增益模型在北方旱区中小河流洪水预报中的应用
被引量：
4
1
作者
王福东
蔡涛
孙玉华
张利平
机构
辽宁省水文局
武汉大学水利水电学院
出处
《水电能源科学》
北大核心
2018年第2期59-63,共5页
基金
辽宁省水利厅科技计划项目(20160104)
辽宁省农业科技攻关项目(2011212001)
国家自然科学基金项目(41571028)
文摘
为分析改进后的非线性时变增益模型在北方旱区中小河流洪水预报中的适用性,引入改进的非线性时变增益模型,以辽宁西部两个典型旱区中小河流为例,定量分析改进模型在北方旱区中小河流洪水预报的精度,并对比分析改进前后的非线性时变增益模型在北方旱区洪水预报的精度。结果表明,改进模型可重点考虑雨强和前期土壤湿度因素的影响,能够更加准确地反映降雨产流的非线性关系,在北方旱区中小河流洪水模拟精度上较改进前有较明显的改善,预报精度总体达到乙级标准。研究成果对于北方旱区中小河流洪水预报具有借鉴和参考价值。
关键词
改进的非线性时变增益模型
洪水模拟
预报精度
北方旱区
中小河流
Keywords
improved nonlinear time-varying gain model
flood simulation
forecasting accuracy
northern arid areal middle-small rivers
分类号
P333.4 [天文地球—水文科学]
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职称材料
题名
淮河流域水文非线性多水源时变增益模型研究与应用
被引量：
22
2
作者
万蕙
夏军
张利平
宋霁云
佘敦先
机构
武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室
水资源安全保障湖北省协同创新中心
School of Sustainable Engineering and Built Environment
出处
《水文》
CSCD
北大核心
2015年第3期14-19,共6页
基金
国家自然科学基金(51279140,51279139)
中国科学院澳大利亚联邦科工组织战略合作项目(GJHZ1223)
国家水体污染控制与治理科技重大专项(2014X07204-006)
文摘
基于传统时变增益模型(TVGM),进一步考虑地下径流退水,在传统TVGM只考虑单一地表水源的基础上,添加地下水源模块,对地表地下径流分别进行产、汇流计算,改进并提出了多水源TVGM,并将其应用于淮河流域蚌埠闸以上13个水文站控制的代表性子流域。结果表明:多水源TVGM既继承了传统TVGM以简单结构描述复杂水文非线性系统关系的优点,同时通过增加地下水源模块,大大提高了洪水预报的精度。13个子流域参数率定期和模型验证期中,传统TVGM分别有9个和7个子流域达到乙级洪水预报标准,而多水源TVGM分别提高到12个和8个,其中以大型流域和大水年改进效果尤佳。传统TVGM水量平衡系数为0.88,多水源TVGM提高到0.95,平均提高了7%。洪峰模拟相对误差也由传统TVGM的50%达标率提高到多水源TVGM的92.3%,整体提高了42.3%。因此,多水源TVGM能更好的应用于淮河流域洪水预报工作。
关键词
淮河流域
水文
非线性
时变
增益
模型
多水源
洪水预报
Keywords
Huaihe River Basin
hydrological nonlinearity
TVGM
multi-source
flood forecasting
分类号
P338 [天文地球—水文科学]
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职称材料
题名
一种新的混沌神经网络模型及其动力学分析
被引量：
9
3
作者
何振亚
谭营
王保云
机构
东南大学无线电工程系
出处
《东南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
1998年第6期1-5,共5页
基金
国家攀登计划
国家自然科学基金
文摘
提出了一种混沌神经网络模型．通过引入暂态混沌和时变增益，该网络比Ｈｏｐｆｉｅｌｄ型网络具有更加丰富和更为灵活的动力学特性，从而具有更强的搜索全局最优解或近似全局最优解的能力．它可以用于求解各种复杂的优化问题．大量的数字模拟表明网络能较好地解决Ｈｏｐｆｉｅｌｄ型网络的局部极值问题．
关键词
混沌神经网络
模型
动力学
神经网络
暂态混沌
时变
增益
非线性
优化
混沌退火机制
Keywords
neural network
transient chaos
time variant gain
nonlinear optimization
chaotic annealing
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
O415.5 [理学—理论物理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进的非线性时变增益模型在北方旱区中小河流洪水预报中的应用
王福东
蔡涛
孙玉华
张利平
《水电能源科学》
北大核心
2018
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
淮河流域水文非线性多水源时变增益模型研究与应用
万蕙
夏军
张利平
宋霁云
佘敦先
《水文》
CSCD
北大核心
2015
22
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
一种新的混沌神经网络模型及其动力学分析
何振亚
谭营
王保云
《东南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
1998
9
在线阅读
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职称材料
已选择
0
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