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基于遗传神经网络的河流冰凌预报
被引量:
4
1
作者
王志兴
李成振
+1 位作者
范宝山
陈刚
《水利水电技术》
CSCD
北大核心
2009年第2期57-59,共3页
在分析影响凌汛成因因素的基础上,选取合适的预报因子,建立了基于遗传算法(GA)和Levenberg-Marquardt BP网络(LMBP)相结合的冰凌预报神经网络模型。GA-LMBP算法先通过遗传学习算法进行全局训练,再用LMBP算法进行精确训练,克服了传统BP...
在分析影响凌汛成因因素的基础上,选取合适的预报因子,建立了基于遗传算法(GA)和Levenberg-Marquardt BP网络(LMBP)相结合的冰凌预报神经网络模型。GA-LMBP算法先通过遗传学习算法进行全局训练,再用LMBP算法进行精确训练,克服了传统BP算法收敛速度慢、易陷入局部极小等缺陷。把该模型应用到松花江依兰、佳木斯段开河预报中,取得了良好的效果。
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关键词
遗传算法
LMBP算法
神经网络
冰凌预报
开河
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职称材料
人工智能冰情预报的预报因子确定
被引量:
5
2
作者
李成振
郭学仲
王志兴
《水利水电技术》
CSCD
北大核心
2012年第2期9-13,共5页
以黑龙江上游漠河站开河日期预报为例,对利用人工智能技术进行冰情预报过程中预报因子的确定方法进行了研究。在成因分析的基础上,先对各影响因素进行适当的概化及量化处理,得出足够数量的影响因子作为待选因子,再采用逐步回归分析法对...
以黑龙江上游漠河站开河日期预报为例,对利用人工智能技术进行冰情预报过程中预报因子的确定方法进行了研究。在成因分析的基础上,先对各影响因素进行适当的概化及量化处理,得出足够数量的影响因子作为待选因子,再采用逐步回归分析法对待选因子进行筛选,即可得到较为理想的预报因子。
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关键词
冰情预报
人工智能
预报因子
逐步回归分析
开河日期
漠河站
黑龙江
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职称材料
松花江流域蓄滞洪区研究综述
被引量:
5
3
作者
管功勋
王志兴
+1 位作者
丁昌春
王天祎
《泥沙研究》
CSCD
北大核心
2019年第3期68-72,共5页
蓄滞洪区是国内外应用较为普遍的一种洪水避险措施,及时掌握蓄滞洪区的发展现状对准确实施分洪调度及减小洪灾损失具有非常重要的意义。在总结国内蓄滞洪区发展的基础上,重点对松花江流域蓄滞洪区的洪水管理与防洪决策、规划设计与施工...
蓄滞洪区是国内外应用较为普遍的一种洪水避险措施,及时掌握蓄滞洪区的发展现状对准确实施分洪调度及减小洪灾损失具有非常重要的意义。在总结国内蓄滞洪区发展的基础上,重点对松花江流域蓄滞洪区的洪水管理与防洪决策、规划设计与施工建设、分洪时机与优化调度、预警与灾害管理以及生态环境影响等方面的研究成果进行了归纳分析。针对蓄滞洪区研究存在的不足之处,提出了原则性的建设方向,为蓄滞洪区的运行管理提供技术支持。
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关键词
蓄滞洪区
综述
洪水
松花江
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职称材料
应用有序分对数模型对水蚀进行评价
4
作者
付景春
舒乔生
+2 位作者
戈云
B. G.J. S. Sonneveld
P.J. Albersen
《水土保持科技情报》
2000年第2期19-21,47,共4页
土壤专家针对不同土地利用类型提出了水蚀定性评价模型,它以土地特性作变量,适用于缺乏详细资料,且无法用定量模型的地区。把土地利用和生境条件作变量与专家定性观测相关联建立有序分对数模型对水蚀进行分级,其总体准确率为78%...
土壤专家针对不同土地利用类型提出了水蚀定性评价模型,它以土地特性作变量,适用于缺乏详细资料,且无法用定量模型的地区。把土地利用和生境条件作变量与专家定性观测相关联建立有序分对数模型对水蚀进行分级,其总体准确率为78%,8%偏高,14%偏低。在预测有无侵蚀时准确率为86%,但在判断中、强度侵蚀时准确率较低,这是由于专家对侵蚀分级在认识上不同引起的。
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关键词
侵蚀评价
有序分对数模型
定性评价
水蚀
荷兰
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职称材料
题名
基于遗传神经网络的河流冰凌预报
被引量:
4
1
作者
王志兴
李成振
范宝山
陈刚
机构
西安理工大学
水利水电
学院
黑龙江省水利水电勘测设计院
中水东北
勘测
设计
研究有限责任公司
出处
《水利水电技术》
CSCD
北大核心
2009年第2期57-59,共3页
文摘
在分析影响凌汛成因因素的基础上,选取合适的预报因子,建立了基于遗传算法(GA)和Levenberg-Marquardt BP网络(LMBP)相结合的冰凌预报神经网络模型。GA-LMBP算法先通过遗传学习算法进行全局训练,再用LMBP算法进行精确训练,克服了传统BP算法收敛速度慢、易陷入局部极小等缺陷。把该模型应用到松花江依兰、佳木斯段开河预报中,取得了良好的效果。
关键词
遗传算法
LMBP算法
神经网络
冰凌预报
开河
Keywords
genetic algorithm
LMBP algorithm
neural network
ice-regime forecast
melting
分类号
TV875 [水利工程—水利水电工程]
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职称材料
题名
人工智能冰情预报的预报因子确定
被引量:
5
2
作者
李成振
郭学仲
王志兴
机构
中水东北
勘测
设计
研究有限责任公司
黑龙江省水利水电勘测设计院
出处
《水利水电技术》
CSCD
北大核心
2012年第2期9-13,共5页
文摘
以黑龙江上游漠河站开河日期预报为例,对利用人工智能技术进行冰情预报过程中预报因子的确定方法进行了研究。在成因分析的基础上,先对各影响因素进行适当的概化及量化处理,得出足够数量的影响因子作为待选因子,再采用逐步回归分析法对待选因子进行筛选,即可得到较为理想的预报因子。
关键词
冰情预报
人工智能
预报因子
逐步回归分析
开河日期
漠河站
黑龙江
Keywords
ice-forecast
artificial intelligence
forecast factor
stepwise regression analysis
river break-up date
Mohe Hydrological Station
Heilongjiang
分类号
TV1 [水利工程]
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职称材料
题名
松花江流域蓄滞洪区研究综述
被引量:
5
3
作者
管功勋
王志兴
丁昌春
王天祎
机构
黑龙江省水利水电勘测设计院
出处
《泥沙研究》
CSCD
北大核心
2019年第3期68-72,共5页
基金
国家重点研发计划专项(2018YFC0407305)
黑龙江省应用技术研究与开发计划项目(GZ16B011)
文摘
蓄滞洪区是国内外应用较为普遍的一种洪水避险措施,及时掌握蓄滞洪区的发展现状对准确实施分洪调度及减小洪灾损失具有非常重要的意义。在总结国内蓄滞洪区发展的基础上,重点对松花江流域蓄滞洪区的洪水管理与防洪决策、规划设计与施工建设、分洪时机与优化调度、预警与灾害管理以及生态环境影响等方面的研究成果进行了归纳分析。针对蓄滞洪区研究存在的不足之处,提出了原则性的建设方向,为蓄滞洪区的运行管理提供技术支持。
关键词
蓄滞洪区
综述
洪水
松花江
Keywords
flood storage area
review
flood
Songhua River
分类号
TV873 [水利工程—水利水电工程]
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职称材料
题名
应用有序分对数模型对水蚀进行评价
4
作者
付景春
舒乔生
戈云
B. G.J. S. Sonneveld
P.J. Albersen
机构
黑龙江省水利水电勘测设计院
世界粮食研究中心
出处
《水土保持科技情报》
2000年第2期19-21,47,共4页
文摘
土壤专家针对不同土地利用类型提出了水蚀定性评价模型,它以土地特性作变量,适用于缺乏详细资料,且无法用定量模型的地区。把土地利用和生境条件作变量与专家定性观测相关联建立有序分对数模型对水蚀进行分级,其总体准确率为78%,8%偏高,14%偏低。在预测有无侵蚀时准确率为86%,但在判断中、强度侵蚀时准确率较低,这是由于专家对侵蚀分级在认识上不同引起的。
关键词
侵蚀评价
有序分对数模型
定性评价
水蚀
荷兰
分类号
S157.1 [农业科学—土壤学]
S11 [农业科学—农业基础科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于遗传神经网络的河流冰凌预报
王志兴
李成振
范宝山
陈刚
《水利水电技术》
CSCD
北大核心
2009
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
人工智能冰情预报的预报因子确定
李成振
郭学仲
王志兴
《水利水电技术》
CSCD
北大核心
2012
5
在线阅读
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职称材料
3
松花江流域蓄滞洪区研究综述
管功勋
王志兴
丁昌春
王天祎
《泥沙研究》
CSCD
北大核心
2019
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
4
应用有序分对数模型对水蚀进行评价
付景春
舒乔生
戈云
B. G.J. S. Sonneveld
P.J. Albersen
《水土保持科技情报》
2000
0
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职称材料
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0
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