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基于用水量驱动因子的水量预测模型被引量：5: 1; 作者王圃王以知 +1 位作者张晋王颖《排灌机械工程学报》 EI 北大核心 2014年第12期1051-1056,共6页; 采用主成分分析法筛选出显著的驱动因子,结合灰色关联分析将筛选出的驱动因子进行灰色聚类和优势分析.以用水量驱动因子为基础,利用SPSS建立多层感知器网络,利用矩阵实验室建立GRNN神经网络和BP神经网络.将诱导有序加权平均算子(IOWA)... 展开更多; 关键词用水量驱动因子用水量预测神经网络 IOWA算子主成分分析; 在线阅读下载PDF 职称材料

投影追踪模型在新疆农业灌溉用水系数影响因子分析中的应用被引量：3: 2; 作者库路巴依.吾布力《水利规划与设计》 2016年第2期21-23,共3页; 本文采用遗传算法对投影方向进行优化,建立投影追踪模型,并基于该模型分析新疆某灌区灌溉用水系数的影响度分析,研究结果表明:不同片区灌区影响指标不同,渠道衬砌度较高的片区,投影追踪指标值较大,灌区用水系数较大。研究成果对于农业... 展开更多; 关键词投影追踪模型灌区用水系数影响因子投影追踪指标值新疆农业灌区; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于投影追踪模型的灌溉用水影响因子分析: 3; 作者王呈会《东北水利水电》 2016年第8期59-60,5,共2页; 文中构建投影追踪模型,对辽宁灌区用水影响因子进行投影追踪计算,确定不同指标的投影值,分析不同指标对灌区用水的影响程度。研究结果表明:投影追踪模型可较好的计算不同指标的投影追踪值,可定量计算出不同指标对灌区用水系数的影响度,... 展开更多; 关键词投影追踪模型用水影响因子辽宁灌区; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于广义回归神经网络的用水量预测模型及其应用: 4; 作者张玉芳《无线互联科技》 2023年第20期132-135,共4页; 用水预测对落实最严格水资源管理制度、实现节水型社会建设具有重要意义。文章建立基于非线性优化光滑因子的广义回归神经网络模型,用来刻画人口、GDP、工业增加值、有效灌溉面积和实际灌溉面积与用水量之间的非线性映射关系。用水量预... 展开更多; 关键词广义回归神经网络模型光滑因子用水量用水因子非线性; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于用水量驱动因子的水量预测模型被引量：5: 1; 作者王圃王以知张晋王颖; 机构重庆大学三峡库区生态环境教育部重点实验室重庆大学低碳绿色建筑国际联合研究中心德累斯顿工业大学城市水资源管理研究所; 出处《排灌机械工程学报》 EI 北大核心 2014年第12期1051-1056,共6页; 基金重庆市科技计划项目(CSTC2006AB7020); 文摘采用主成分分析法筛选出显著的驱动因子,结合灰色关联分析将筛选出的驱动因子进行灰色聚类和优势分析.以用水量驱动因子为基础,利用SPSS建立多层感知器网络,利用矩阵实验室建立GRNN神经网络和BP神经网络.将诱导有序加权平均算子(IOWA)应用到水量预测模型中,构建基于IOWA算子的MLP-GRNN-BP组合用水量预测模型,最后建立由平方和误差(SSE)、均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)、均方百分比误差(MSPE)和Theil系数(μ)组成的预测效果评价体系,评价预测模型的预测效果,最后以重庆市的用水量预测为例,验证以上方法的可行性.结果表明:经过主成分分析及灰色关联分析,可将用水量驱动因子由31个降为12个,12个驱动因子可综合为4个聚类,可确定4种用水量的各自驱动因子的重要性排序;BP,MLP,GRNN和MLP-GRNN-BP组合模型预测结果的MAPE,MSPE和Theil系数均在5%以内.; 关键词用水量驱动因子用水量预测神经网络 IOWA算子主成分分析; Keywords influencing factors of water consumption water consumption neural network IOWA operator principal component analysis; 分类号 TU991.31 [建筑科学—市政工程] S277.9 [农业科学—农业水土工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名投影追踪模型在新疆农业灌溉用水系数影响因子分析中的应用被引量：3: 2; 作者库路巴依.吾布力; 机构喀什水文水资源勘测局; 出处《水利规划与设计》 2016年第2期21-23,共3页; 基金国际科技合作专项(2012DFA20520); 文摘本文采用遗传算法对投影方向进行优化,建立投影追踪模型,并基于该模型分析新疆某灌区灌溉用水系数的影响度分析,研究结果表明:不同片区灌区影响指标不同,渠道衬砌度较高的片区,投影追踪指标值较大,灌区用水系数较大。研究成果对于农业灌区用水效率分析和用水规划提供参考价值。; 关键词投影追踪模型灌区用水系数影响因子投影追踪指标值新疆农业灌区; 分类号 S274 [农业科学—农业水土工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于投影追踪模型的灌溉用水影响因子分析: 3; 作者王呈会; 机构辽宁省水文局; 出处《东北水利水电》 2016年第8期59-60,5,共2页; 文摘文中构建投影追踪模型,对辽宁灌区用水影响因子进行投影追踪计算,确定不同指标的投影值,分析不同指标对灌区用水的影响程度。研究结果表明:投影追踪模型可较好的计算不同指标的投影追踪值,可定量计算出不同指标对灌区用水系数的影响度,计算结果合理,与灌区实际情况吻合。; 关键词投影追踪模型用水影响因子辽宁灌区; Keywords projection pursuit model water utilization influence factor Liaoning irrigation region; 分类号 S27 [农业科学—农业水土工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于广义回归神经网络的用水量预测模型及其应用: 4; 作者张玉芳; 机构南京际华三五二一环保科技有限公司; 出处《无线互联科技》 2023年第20期132-135,共4页; 文摘用水预测对落实最严格水资源管理制度、实现节水型社会建设具有重要意义。文章建立基于非线性优化光滑因子的广义回归神经网络模型,用来刻画人口、GDP、工业增加值、有效灌溉面积和实际灌溉面积与用水量之间的非线性映射关系。用水量预测实验表明:2016—2021年庆阳市用水量的预测值和实际值吻合较好,2016年用水量的预测值和实际值偏差最大,2019年和2021年用水量的预测值和实际值完全吻合,均方误差只有0.4,相对误差只有0.15;2016—2021年平凉市用水量的预测值和实际值之间的偏差不大,比较稳定,均方误差只有0.3,相对误差只有0.13,预测准确率达到87%。; 关键词广义回归神经网络模型光滑因子用水量用水因子非线性; Keywords generalized regression neural network model smooth factor water consumption water factors nonlinearity; 分类号 TV213 [水利工程—水文学及水资源]; 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	基于用水量驱动因子的水量预测模型	王圃王以知张晋王颖	《排灌机械工程学报》 EI 北大核心	2014	5	在线阅读下载PDF 职称材料
2	投影追踪模型在新疆农业灌溉用水系数影响因子分析中的应用	库路巴依.吾布力	《水利规划与设计》	2016	3	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于投影追踪模型的灌溉用水影响因子分析	王呈会	《东北水利水电》	2016	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于广义回归神经网络的用水量预测模型及其应用	张玉芳	《无线互联科技》	2023	0	在线阅读下载PDF 职称材料