检索结果-维普期刊中文期刊服务平台

洮儿河镇西站径流长期预报研究被引量：6: 1; 作者许士国王富强 +1 位作者李红霞范垂仁《水文》 CSCD 北大核心 2007年第5期86-89,共4页; 利用1958～2004年洮儿河镇西站47a的径流量资料和同一时期的北太平洋海温及环流特征量资料,分析了北太平洋海温和大气环流变化与镇西站年径流的关系,建立了基于物理成因概念的多元线性回归预报模型,并利用该模型对镇西站2005年的最大洪... 展开更多; 关键词海温环流特征量多元线性回归径流预报; 在线阅读下载PDF 职称材料

采用日月食代码定量预测超常洪水被引量：3: 2; 作者范垂仁顾洪政张生武《水利水电技术》 CSCD 北大核心 2001年第3期5-10,共6页; 日月食是一种有规律的对地球上天气气候、大气环流与洪水产生重大影响的自然现象．日月食发生规律与洪水的变化规律有一定的对应性和历史的相似性．日月食代码系指代表日月食对洪水的影响程度的量化指标，它是在排列各影响因素状况的... 展开更多; 关键词日月食代码值超常洪水预测模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于主成分分析和贝叶斯正则化方法的神经网络年最大洪峰流量预测模型探讨被引量：2: 3; 作者李红霞许士国范垂仁《水文》 CSCD 北大核心 2006年第6期30-32,共3页; 针时水文预测建模中输入因子过多而导致神经网络结构规模过大,泛化能力差的问题,利用主成分分析和贝叶斯正则化方法对神经网络进行改进,优化网络结构,从而提高泛化能力。以洮儿河流域镇西站年最大洪峰流量预测为例,研究结果表明,改进的... 展开更多; 关键词神经网络预测泛化能力主成分分析贝叶斯正则化; 在线阅读下载PDF 职称材料

中国旱涝巨灾长期预报方法的研究被引量：3: 4; 作者刘伟范垂仁《海洋预报》 2005年第3期11-16,共6页; 文中从影响旱涝巨灾物理机制入手,对巨灾研究采用'立体的、动态的、全方位'的思路和做法,选用1951年～2003年全国受旱涝面积七大流域主要水文站最大洪峰流量同相应的天文、海温、环流特征量等通过微机计算,从2000多万数据中选... 展开更多; 关键词海表层温度环流特征量旱涝分析定量预测; 在线阅读下载PDF 职称材料

第二松花江流域水电厂综合中长期水文预报的分析研究: 5; 作者范垂仁谢武贤 +2 位作者关志成冷雪范思毅《水文》 CSCD 北大核心 2004年第2期31-34,54,共5页; 基于对第二松花江流域上游小山、松山、两江水电站中长期水文预报研究成果,论述了综合中长期水文预报的研究思路和定性预报、定量预报的分析研究方法。该研究通过2002年实践检验,具有较高的预报精度。; 关键词中长期水文预报水文统计环流特征量太阳黑子第二松花江; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于贝叶斯正则化神经网络的径流长期预报被引量：13: 6; 作者李红霞许士国范垂仁《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第z1期174-177,共4页; 针对神经网络用于径流长期预报时,网络结构过于复杂而易出现过拟合的问题,采用主成分分析和贝叶斯正则化神经网络对预报模型进行改进．首先利用主成分分析对输入因子进行降维和优化,然后通过贝叶斯正则化对网络权值的限制来简化网络结构... 展开更多; 关键词径流长期预报神经网络泛化性能主成分分析贝叶斯正则化; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名洮儿河镇西站径流长期预报研究被引量：6: 1; 作者许士国王富强李红霞范垂仁; 机构大连理工大学土木水利学院长春自然灾害预测研究服务中心; 出处《水文》 CSCD 北大核心 2007年第5期86-89,共4页; 基金国家自然科学基金重点项目(50139020); 文摘利用1958～2004年洮儿河镇西站47a的径流量资料和同一时期的北太平洋海温及环流特征量资料,分析了北太平洋海温和大气环流变化与镇西站年径流的关系,建立了基于物理成因概念的多元线性回归预报模型,并利用该模型对镇西站2005年的最大洪峰流量和峰现时间做了预报。结果表明,最大洪峰流量和峰现时间模型对历史样本的拟合合格率可以达到76.2%和92.9%。2005年的最大洪峰流量和峰现时间的预报误差均在允许范围以内,为当年该地区的洪水资源利用和防洪减灾工作起到了重要作用。; 关键词海温环流特征量多元线性回归径流预报; Keywords sea surface temperature （SST） circulation characteristics volume successive multivariate linear regression runoff forecast.; 分类号 P338.2 [天文地球—水文科学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名采用日月食代码定量预测超常洪水被引量：3: 2; 作者范垂仁顾洪政张生武; 机构长春自然灾害预测研究服务中心吉林省水利科学研究所; 出处《水利水电技术》 CSCD 北大核心 2001年第3期5-10,共6页; 文摘日月食是一种有规律的对地球上天气气候、大气环流与洪水产生重大影响的自然现象．日月食发生规律与洪水的变化规律有一定的对应性和历史的相似性．日月食代码系指代表日月食对洪水的影响程度的量化指标，它是在排列各影响因素状况的基础上引用多元回归方法并施以影响权重综合计算出的预测洪水的因子．利用日月食代码建立的模型可以实现对超常洪水的定量预测．由于日月食的类别、食分不同，发生时间和所经过的地理位置不同，代码值存在很大差异，影响到洪水形成的量级、峰现时间亦有不同，由此建立的预测模型也就有很大区别．根据这种预测方法对 1998 年大洪水进行预测，预见期达 3 个月到半年或更长．; 关键词日月食代码值超常洪水预测模型; 分类号 TV122 [水利工程—水文学及水资源]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于主成分分析和贝叶斯正则化方法的神经网络年最大洪峰流量预测模型探讨被引量：2: 3; 作者李红霞许士国范垂仁; 机构大连理工大学土木水利学院长春自然灾害预测研究服务中心; 出处《水文》 CSCD 北大核心 2006年第6期30-32,共3页; 文摘针时水文预测建模中输入因子过多而导致神经网络结构规模过大,泛化能力差的问题,利用主成分分析和贝叶斯正则化方法对神经网络进行改进,优化网络结构,从而提高泛化能力。以洮儿河流域镇西站年最大洪峰流量预测为例,研究结果表明,改进的神经网络预测方法与传统的神经网络方法相比,泛化能力有显著提高,而且网络的收敛也比较稳定,实际预测中效果良好。; 关键词神经网络预测泛化能力主成分分析贝叶斯正则化; Keywords neural network prediction generalization capability principal component analysis Bayesian regulation; 分类号 P338.9 [天文地球—水文科学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名中国旱涝巨灾长期预报方法的研究被引量：3: 4; 作者刘伟范垂仁; 机构吉林建筑工程学院长春自然灾害预测研究服务中心; 出处《海洋预报》 2005年第3期11-16,共6页; 文摘文中从影响旱涝巨灾物理机制入手,对巨灾研究采用'立体的、动态的、全方位'的思路和做法,选用1951年～2003年全国受旱涝面积七大流域主要水文站最大洪峰流量同相应的天文、海温、环流特征量等通过微机计算,从2000多万数据中选出6%相关系数大于0.4的数据建立模型图,经分析验证可知:造成我国巨灾旱涝首位是海温,其次是环流特征量;而年月太阳黑子数,日月食是做好超长期预报因子最理想指标;近日点、远日点、立春日期三者三年滑动平均指针是计算预测巨灾旱涝定量值最佳指标.; 关键词海表层温度环流特征量旱涝分析定量预测; Keywords sea temperature circulation characteristics volume analysis of drought and excessive rain ration forecas; 分类号 P731 [天文地球—海洋科学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名第二松花江流域水电厂综合中长期水文预报的分析研究: 5; 作者范垂仁谢武贤关志成冷雪范思毅; 机构长春自然灾害预测研究服务中心东北勘测设计研究院吉林省水文水资源局; 出处《水文》 CSCD 北大核心 2004年第2期31-34,54,共5页; 文摘基于对第二松花江流域上游小山、松山、两江水电站中长期水文预报研究成果,论述了综合中长期水文预报的研究思路和定性预报、定量预报的分析研究方法。该研究通过2002年实践检验,具有较高的预报精度。; 关键词中长期水文预报水文统计环流特征量太阳黑子第二松花江; Keywords medium and long-term hydrologic forecasting hydrologic statistics circulation characteristic value sunspot number Second Songhuajiana River; 分类号 P338.2 [天文地球—水文科学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于贝叶斯正则化神经网络的径流长期预报被引量：13: 6; 作者李红霞许士国范垂仁; 机构大连理工大学土木水利学院长春自然灾害预测研究服务中心; 出处《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第z1期174-177,共4页; 基金国家自然科学基金资助项目(重点项目50139020).; 文摘针对神经网络用于径流长期预报时,网络结构过于复杂而易出现过拟合的问题,采用主成分分析和贝叶斯正则化神经网络对预报模型进行改进．首先利用主成分分析对输入因子进行降维和优化,然后通过贝叶斯正则化对网络权值的限制来简化网络结构,从而有效地抑制过拟合．对嫩江流域江桥站年平均径流的仿真结果表明,贝叶斯正则化神经网络结合主成分分析的预报方法,可以显著地提高泛化能力和预报精度,而且网络收敛也比较稳定．; 关键词径流长期预报神经网络泛化性能主成分分析贝叶斯正则化; Keywords long-term prediction of runoff neural network generalization capability principal component analysis Bayesian regulation; 分类号 TV124 [水利工程—水文学及水资源] P338.2 [天文地球—水文科学]; 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	洮儿河镇西站径流长期预报研究	许士国王富强李红霞范垂仁	《水文》 CSCD 北大核心	2007	6	在线阅读下载PDF 职称材料
2	采用日月食代码定量预测超常洪水	范垂仁顾洪政张生武	《水利水电技术》 CSCD 北大核心	2001	3	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于主成分分析和贝叶斯正则化方法的神经网络年最大洪峰流量预测模型探讨	李红霞许士国范垂仁	《水文》 CSCD 北大核心	2006	2	在线阅读下载PDF 职称材料
4	中国旱涝巨灾长期预报方法的研究	刘伟范垂仁	《海洋预报》	2005	3	在线阅读下载PDF 职称材料
5	第二松花江流域水电厂综合中长期水文预报的分析研究	范垂仁谢武贤关志成冷雪范思毅	《水文》 CSCD 北大核心	2004	0	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于贝叶斯正则化神经网络的径流长期预报	李红霞许士国范垂仁	《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2006	13	在线阅读下载PDF 职称材料