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基于EMD-AR模型的黄河下游灌区地下水漏斗演变预测
1
作者
刘中培
齐明坤
+2 位作者
韩宇平
曹润祥
冷静
《河南师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2022年第3期29-38,共10页
社会经济和农业的不断发展使得人们对地下水需求程度变得愈来愈强,导致开采区出现严重的地下水漏斗,影响当地社会、经济与环境的高质量发展.为探明黄河下游灌区地下水漏斗演变特征,基于人民胜利渠灌区24个观测井64年的实测数据,通过Arc...
社会经济和农业的不断发展使得人们对地下水需求程度变得愈来愈强,导致开采区出现严重的地下水漏斗,影响当地社会、经济与环境的高质量发展.为探明黄河下游灌区地下水漏斗演变特征,基于人民胜利渠灌区24个观测井64年的实测数据,通过ArcGIS空间插值对整个灌区地下水漏斗的形成、演变特征及年际变化趋势进行分析.采用基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)的自回归(Autoregression,AR)模型和普通最小二乘(Ordinary Least Squares,OLS)线性回归模型分别对2022-2030年夏庄漏斗的中心水位和面积进行预测.结果表明,整个灌区地下水漏斗中心最先出现在董庄,逐渐过渡形成以夏庄为中心的地下水漏斗,漏斗中心水位在不断下降,面积不断增加.2022-2030年夏庄漏斗中心水位下降约1.5 m,面积增加约8.5 km^(2).以2025年为分界点,2025年前后漏斗中心水位和面积变化速度不同.2022-2025年漏斗中心水位下降速度约为0.08 m/a,漏斗面积增加速度约为1.4 km^(2)/a,2025-2030年漏斗中心水位下降速度约为0.25 m/a,漏斗面积增加速度约为0.85 km^(2)/a.该研究结果有助于对黄河下游地下水漏斗演变的深层次理解,可为漏斗的治理修复及区域高质量发展提供理论支撑.
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关键词
黄河下游
人民胜利渠灌区
地下水漏斗演变
模型预测
趋势分析
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职称材料
基于BP-DEMATEL的山西省冬小麦水足迹影响因素识别
被引量：
5
2
作者
韩宇平
马伏枥
+3 位作者
贾冬冬
黄会平
张庚辰
苗浩东
《水资源保护》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期9-15,共7页
针对山西省冬小麦水足迹历史演变及关键影响因素识别问题,分析了1993—2021年山西省冬小麦水足迹历史演变规律,利用BP神经网络-决策实验室(BP-DEMATEL)模型对冬小麦水足迹演变的关键影响因素进行识别,将其分为驱动型因素及特征型因素,...
针对山西省冬小麦水足迹历史演变及关键影响因素识别问题,分析了1993—2021年山西省冬小麦水足迹历史演变规律,利用BP神经网络-决策实验室(BP-DEMATEL)模型对冬小麦水足迹演变的关键影响因素进行识别,将其分为驱动型因素及特征型因素,并揭示了影响因素之间的作用机制。结果表明:1993—2021年山西省冬小麦水足迹及单位水足迹均呈下降趋势;2021年山西省冬小麦总水足迹为27亿m^(3)(蓝水占比57%),单位水足迹为1 122 m^(3)/t,与前期高点相比分别下降38%(较1994年)和21%(较1993年);气温、相对湿度和灌溉面积为冬小麦水足迹演变的关键驱动型因素,化肥施用量和农业机械总动力为关键特征型因素。
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关键词
BP神经网络-决策实验室模型
水足迹
冬小麦
山西省
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职称材料
基于VMD-SSA-LSTM的月径流预测模型及应用
被引量：
31
3
作者
孙国梁
李保健
+1 位作者
徐冬梅
李宇鹏
《水电能源科学》
北大核心
2022年第5期18-21,共4页
为提高月径流预测精度,提出了变分模态分解(VMD)和麻雀搜索算法(SSA)与长短期记忆神经网络(LSTM)相耦合,建立了月径流预测模型(VMD-SSA-LSTM)。首先利用VMD对历史径流数据进行分解,然后依据SSA对LSTM的参数进行寻优,并将分解出的月径流...
为提高月径流预测精度,提出了变分模态分解(VMD)和麻雀搜索算法(SSA)与长短期记忆神经网络(LSTM)相耦合,建立了月径流预测模型(VMD-SSA-LSTM)。首先利用VMD对历史径流数据进行分解,然后依据SSA对LSTM的参数进行寻优,并将分解出的月径流分量输入到LSTM神经网络,最后将每个分量的预测值相加,得到月径流预测值,并以福建池潭水库1950~2019年的月径流数据对模型进行验证。结果表明,与LSTM、VMD-LSTM模型相比,VMD-SSA-LSTM模型的预测精度更高,为开展月径流预测工作提供了一种新的选择。
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关键词
月径流预测
变分模态分解
麻雀搜索算法
长短期记忆神经网络
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职称材料
题名
基于EMD-AR模型的黄河下游灌区地下水漏斗演变预测
1
作者
刘中培
齐明坤
韩宇平
曹润祥
冷静
机构
华北水利水电大学
水资源
学院
华北水利水电大学河南省黄河流域水资源节约集约利用重点实验室
出处
《河南师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2022年第3期29-38,共10页
基金
国家自然科学基金(42072287)。
文摘
社会经济和农业的不断发展使得人们对地下水需求程度变得愈来愈强,导致开采区出现严重的地下水漏斗,影响当地社会、经济与环境的高质量发展.为探明黄河下游灌区地下水漏斗演变特征,基于人民胜利渠灌区24个观测井64年的实测数据,通过ArcGIS空间插值对整个灌区地下水漏斗的形成、演变特征及年际变化趋势进行分析.采用基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)的自回归(Autoregression,AR)模型和普通最小二乘(Ordinary Least Squares,OLS)线性回归模型分别对2022-2030年夏庄漏斗的中心水位和面积进行预测.结果表明,整个灌区地下水漏斗中心最先出现在董庄,逐渐过渡形成以夏庄为中心的地下水漏斗,漏斗中心水位在不断下降,面积不断增加.2022-2030年夏庄漏斗中心水位下降约1.5 m,面积增加约8.5 km^(2).以2025年为分界点,2025年前后漏斗中心水位和面积变化速度不同.2022-2025年漏斗中心水位下降速度约为0.08 m/a,漏斗面积增加速度约为1.4 km^(2)/a,2025-2030年漏斗中心水位下降速度约为0.25 m/a,漏斗面积增加速度约为0.85 km^(2)/a.该研究结果有助于对黄河下游地下水漏斗演变的深层次理解,可为漏斗的治理修复及区域高质量发展提供理论支撑.
关键词
黄河下游
人民胜利渠灌区
地下水漏斗演变
模型预测
趋势分析
Keywords
the lower Yellow River
the People's Shengli Canal irrigation area
evolution of groundwater depression cone
model prediction
trend analysis
分类号
P641.2 [天文地球—地质矿产勘探]
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职称材料
题名
基于BP-DEMATEL的山西省冬小麦水足迹影响因素识别
被引量：
5
2
作者
韩宇平
马伏枥
贾冬冬
黄会平
张庚辰
苗浩东
机构
华北水利水电大学
水资源
学院
华北水利水电大学河南省黄河流域水资源节约集约利用重点实验室
出处
《水资源保护》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期9-15,共7页
基金
国家自然科学基金青年科学基金项目(52009043)
河南省软科学研究计划项目(222400410118)。
文摘
针对山西省冬小麦水足迹历史演变及关键影响因素识别问题,分析了1993—2021年山西省冬小麦水足迹历史演变规律,利用BP神经网络-决策实验室(BP-DEMATEL)模型对冬小麦水足迹演变的关键影响因素进行识别,将其分为驱动型因素及特征型因素,并揭示了影响因素之间的作用机制。结果表明:1993—2021年山西省冬小麦水足迹及单位水足迹均呈下降趋势;2021年山西省冬小麦总水足迹为27亿m^(3)(蓝水占比57%),单位水足迹为1 122 m^(3)/t,与前期高点相比分别下降38%(较1994年)和21%(较1993年);气温、相对湿度和灌溉面积为冬小麦水足迹演变的关键驱动型因素,化肥施用量和农业机械总动力为关键特征型因素。
关键词
BP神经网络-决策实验室模型
水足迹
冬小麦
山西省
Keywords
BP nueural network-decision-making trial and evaluation laboratory model
water footprint
winter wheat
Shanxi Province
分类号
TV213.4 [水利工程—水文学及水资源]
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职称材料
题名
基于VMD-SSA-LSTM的月径流预测模型及应用
被引量：
31
3
作者
孙国梁
李保健
徐冬梅
李宇鹏
机构
华北水利水电大学
水资源
学院
华北水利水电大学河南省黄河流域水资源节约集约利用重点实验室
出处
《水电能源科学》
北大核心
2022年第5期18-21,共4页
基金
国家自然科学基金项目(51709109)。
文摘
为提高月径流预测精度,提出了变分模态分解(VMD)和麻雀搜索算法(SSA)与长短期记忆神经网络(LSTM)相耦合,建立了月径流预测模型(VMD-SSA-LSTM)。首先利用VMD对历史径流数据进行分解,然后依据SSA对LSTM的参数进行寻优,并将分解出的月径流分量输入到LSTM神经网络,最后将每个分量的预测值相加,得到月径流预测值,并以福建池潭水库1950~2019年的月径流数据对模型进行验证。结果表明,与LSTM、VMD-LSTM模型相比,VMD-SSA-LSTM模型的预测精度更高,为开展月径流预测工作提供了一种新的选择。
关键词
月径流预测
变分模态分解
麻雀搜索算法
长短期记忆神经网络
Keywords
monthly runoff prediction
variational mode decomposition
sparrow search algorithm
long short-term memory neural network
分类号
P388.2 [天文地球—地球物理学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于EMD-AR模型的黄河下游灌区地下水漏斗演变预测
刘中培
齐明坤
韩宇平
曹润祥
冷静
《河南师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2022
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于BP-DEMATEL的山西省冬小麦水足迹影响因素识别
韩宇平
马伏枥
贾冬冬
黄会平
张庚辰
苗浩东
《水资源保护》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于VMD-SSA-LSTM的月径流预测模型及应用
孙国梁
李保健
徐冬梅
李宇鹏
《水电能源科学》
北大核心
2022
31
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职称材料
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