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基于遗传神经网络的河流冰凌预报 被引量:4
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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。 展开更多
关键词 遗传算法 LMBP算法 神经网络 冰凌预报 开河
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人工智能冰情预报的预报因子确定 被引量:5
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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。 展开更多
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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松花江流域蓄滞洪区研究综述 被引量:5
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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。 展开更多
关键词 蓄滞洪区 综述 洪水 松花江
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应用有序分对数模型对水蚀进行评价
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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。 展开更多
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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