检索结果-南通市图书馆

基于区域经济层次交互分析的流域需水预测方法

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水力发电学报 2004年第5期23卷 78-82页

作者：王忠静熊雁晖赵建世清华大学土木水利学院水文及水资源研究所北京100084

根据水资源规划和需水预测分析的结构特点 ,在宏观经济水资源多目标模型基础上 ,采用计量经济学实证分析原理 ,建立了流域及局部地区的经济与需水层次交互分析复合模型。应用建立的模型 ,针对海河流域因社会经济高速发展导致可利用水资... 详细信息

根据水资源规划和需水预测分析的结构特点 ,在宏观经济水资源多目标模型基础上 ,采用计量经济学实证分析原理 ,建立了流域及局部地区的经济与需水层次交互分析复合模型。应用建立的模型 ,针对海河流域因社会经济高速发展导致可利用水资源短缺、地下水严重超采和生态环境恶化等具体情况 ,进行了未来水平年的供需水情况分析。

关键词：水资源宏观经济水资源模型计量经济实证分析模型需水预测

基于人工生态系统优化算法的组合生长需水预测模型

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水资源保护 2020年第6期36卷 122-130页

作者：崔东文包艳飞云南省文山州水务局云南文山663000 云南省水文水资源局曲靖分局云南曲靖655000

为提高需水预测精度,拓展生长模型在需水预测中的应用,提出基于人工生态系统优化(AEO)算法的组合生长需水预测模型。结合实例,选取6个标准测试函数在不同维度条件下对AEO算法进行仿真验证,并与鲸鱼优化算法(WOA)、灰狼优化(GWO)算法、... 详细信息

为提高需水预测精度,拓展生长模型在需水预测中的应用,提出基于人工生态系统优化(AEO)算法的组合生长需水预测模型。结合实例,选取6个标准测试函数在不同维度条件下对AEO算法进行仿真验证,并与鲸鱼优化算法(WOA)、灰狼优化(GWO)算法、教学优化(TLBO)算法和传统粒子群优化(PSO)算法的仿真结果进行比较。基于Weibull、Richards、Usher 3种单一生长模型构建Weibull-Richards-Usher、Weibull-Richards、Weibull-Usher、Richards-Usher 4种组合生长模型,利用AEO算法同时对组合模型参数和权重系数进行优化,提出AEO-Weibull-Richards-Usher、AEO-Weibull-Richards、AEO-Weibull-Usher、AEO-Richards-Usher需水预测模型,并构建AEOWeibull、AEO-Richards、AEO-Usher、AEO-SVM、AEO-BP模型作对比,以上海市需水预测为例进行实例验证,利用实例前30组和后8组统计资料对各组合模型进行训练和预测。结果表明,在不同维度条件下,AEO算法寻优精度优于WOA、GWO、TLBO、PSO算法,具有较好的寻优精度和全局搜索能力。4种组合模型对实例预测的平均相对误差绝对值、平均绝对误差分别在0.94%~1.17%、0.30亿~0.37亿m3之间,预测精度优于AEO-Weibull等其他5种模型。4种组合模型均具有较好的预测精度和泛化能力,表明AEO算法能同时有效优化组合生长模型参数和权重系数,基于AEO算法的组合生长模型用于需水预测是可行和有效的。

关键词：需水预测人工生态系统优化算法组合生长模型 Weibull模型 Richards模型 Usher模型参数优化

基于相空间重构原理的遗传神经网络模型在城市需水预测中的应用

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水利水电科技进展 2014年第1期34卷 85-89页

作者：崔东文云南省文山州水务局云南文山663000

针对多元变量需水预测模型中变量之间普遍存在多重共线性问题以及BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部极值等缺点,将相空间重构原理及遗传算法(GA)引入BP神经网络需水预测模型中,提出基于相空间重构原理的GA-BP城市需水预测模型,并对上海... 详细信息

针对多元变量需水预测模型中变量之间普遍存在多重共线性问题以及BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部极值等缺点,将相空间重构原理及遗传算法(GA)引入BP神经网络需水预测模型中,提出基于相空间重构原理的GA-BP城市需水预测模型,并对上海市需水预测进行实例分析。实例分析结果表明:GA-BP模型对上海市2005—2009年的年用水量预测平均相对误差绝对值和最大相对误差绝对值分别为1.4344%和2.7672%,对2010—2011年的年需水量预测相对误差分别为0.5136%和0.0270%,精度均优于BP神经网络预测模型;基于相空间重构原理的GA-BP需水预测模型具有较好的预测精度和泛化能力,是提高需水预测精度和泛化能力的有效方法。

关键词：相空间重构 BP神经网络遗传算法需水预测

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黄淮海流域城市用水现状及需水预测研究

给水排水 2022年第S01期48卷 615-620页

作者：吕金燕赵梦阳李昂臻程睿中国城市规划设计研究院北京100044

为进一步推进南水北调工程规划建设,提高水资源集约节约利用水平,根据黄淮海流域近20年城市用水统计资料,对黄淮海流域城市用水现状进行分析,选取用水增长趋势分析法和人均综合用水定额法两种方法分两种情景对黄淮海流域进行近期、远期... 详细信息

为进一步推进南水北调工程规划建设,提高水资源集约节约利用水平,根据黄淮海流域近20年城市用水统计资料,对黄淮海流域城市用水现状进行分析,选取用水增长趋势分析法和人均综合用水定额法两种方法分两种情景对黄淮海流域进行近期、远期城市需水量进行预测。预测结果表明:黄淮海流域城市2025年需水量为181.94亿~191.36亿m^(3),2035年为193.71亿~228.30亿m^(3)。

关键词：需水预测城市用水黄淮海流域城市用水现状

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系统动力学模型在青白江区需水预测中的应用

环境科学与技术 2017年第4期40卷 200-205页

作者：李晶晶李俊黄晓荣奚圆圆四川大学水利水电学院四川大学水力学与山区河流开发保护国家重点实验室四川成都610065

随着城市化进程的加快,水资源供需不平衡成为影响地区经济发展的"瓶颈"。科学的需水预测是规划区域未来发展的重要条件之一。基于系统动力学模型的需水预测将复杂的社会用水系统分解成多个子系统,可以清晰地展示出各用水子系统的需水动... 详细信息

随着城市化进程的加快,水资源供需不平衡成为影响地区经济发展的"瓶颈"。科学的需水预测是规划区域未来发展的重要条件之一。基于系统动力学模型的需水预测将复杂的社会用水系统分解成多个子系统,可以清晰地展示出各用水子系统的需水动态过程,得到较精确的需水预测结果。以成都青白江区为例,结合区域用水结构和产业结构,介绍了系统动力学模型用作需水预测时的建模流程。通过青白江区的用水现状和参数敏感性分析结果,设计出现状发展方案、农业节水方案、工业改良方案和综合发展方案4种需水方案。通过对4种方案模拟结果的对比分析,并考虑"三条红线"指标,选择综合发展方案作为青白江区未来需水预测的最佳方案。模拟结果为:青白江区2020年、2025年的总需水量分别为3.95亿m^3、3.99亿m^3。通过合理性分析验证模拟结果的可靠性,并提出了保障方案实施的建议措施,以期为青白江区未来的水资源规划提供依据。

关键词：系统动力学模型需水预测敏感性分析方案比选

基于IGA-GP的BP网络黄河流域需水预测研究

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西北农林科技大学学报（自然科学版） 2005年第3期33卷 116-120页

作者：李勋贵黄强魏霞李占斌倪雄西安理工大学水利水电学院陕西西安710048

　针对遗传算法和BP网络在寻优过程中的不足,将改进的遗传算法(IGA)与遗传编程(GP)相结合,建立了有广泛搜索能力和很强局部精化能力的IGA-GP自动编程算法,将该算法应用于BP神经网络的优化,克服了BP网络寻优过程中收敛速度慢、易陷入局... 详细信息

　针对遗传算法和BP网络在寻优过程中的不足,将改进的遗传算法(IGA)与遗传编程(GP)相结合,建立了有广泛搜索能力和很强局部精化能力的IGA-GP自动编程算法,将该算法应用于BP神经网络的优化,克服了BP网络寻优过程中收敛速度慢、易陷入局部最优的不足,解决了新训练样本加入对网络稳定的影响。在此基础上,建立了黄河流域需水预测模型;拟合结果表明,该模型具有较高的预测精度。

关键词：黄河流域需水预测遗传算法遗传编程神经网络

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基于R语言的面向需水预测的随机森林方法

统计与决策 2012年第9期28卷 81-83页

作者：明均仁肖凯武汉大学信息管理学院武汉430072 长江水利委员会网络与信息中心水利发展研究所武汉430010

需水预测对于有效的水资源管理有重要的作用。文章引入随机森林方法对需水预测问题进行了实证研究。实验结果表明,随机森林方法不会受到训练集中异常值的影响而出现过度拟合的情况,模型稳健性较高。在地区需水量的各解释变量中,地区人... 详细信息

需水预测对于有效的水资源管理有重要的作用。文章引入随机森林方法对需水预测问题进行了实证研究。实验结果表明,随机森林方法不会受到训练集中异常值的影响而出现过度拟合的情况,模型稳健性较高。在地区需水量的各解释变量中,地区人口和灌溉面积的影响较为重要。文章的结论和方法有助于管理部门更有效的进行需水管理。

关键词：需水预测随机森林数据挖掘集成学习交叉检验

改进IGA-GP方法在流域需水预测中的应用--以黄河流域为例

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干旱区地理 2008年第6期31卷 830-835页

作者：薛小杰黄四霞王宽雷艳西安理工大学西北水资源与环境生态教育部重点实验室陕西西安710048 西安市环保局灞桥分局环境监测站陕西西安710038

遗传算法是借鉴生物学的自然选择和遗传进化机制,通过作用于染色体上的基因寻找优良的染色体,求到待解问题最优解的一个近似解。针对遗传算法易陷入局部最优解的不足,采用改进的遗传算法(IGA)与遗传编程(GP)相结合,建立有广泛搜索能力... 详细信息

遗传算法是借鉴生物学的自然选择和遗传进化机制,通过作用于染色体上的基因寻找优良的染色体,求到待解问题最优解的一个近似解。针对遗传算法易陷入局部最优解的不足,采用改进的遗传算法(IGA)与遗传编程(GP)相结合,建立有广泛搜索能力和很强的局部精化能力的IGA-GP算法,将该算法应用于BP神经网络的优化,优化的原理是运用GP自动生成BP正向计算过程中隐含层到输出层的函数关系式,此函数关系式可随着训练样本的变化而自动调整,使得新加入的样本影响已学习完的样本的问题得到最终解决,因而可进一步增强BP网络的自适应能力和抗干扰能力;同时用IGA代替BP的反向传播算法,加快收敛速度和克服BP易陷入局部最优的不足,从而实现了对BP神经网络的优化。并在此基础上建立了黄河流域需水预测模型,误差分析结果显示,IGA-GP算法预测结果最大误差为2.894%,最小误差为0.088%,满足误差精度不大于5%的要求,而没有优化的BP神经网络拟合结果最大误差为8.314%,最小误差为0.832%,不满足预测精度要求,证明该IGA-GP模型具有较高的预测精度。鉴于此,通过IGA-GP的算法对黄河流域2010、2020及2030水平年工业、农业、生活及生态需水量进行了预测。

关键词：遗传算法遗传编程神经网络黄河流域需水预测

基于主成分分析的BP神经网络及其在需水预测中的应用

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成都理工大学学报（自然科学版） 2010年第2期37卷 206-210页

作者：龙训建钱鞠梁川四川大学水电学院成都610065 重庆水电职业技术学院重庆402160 兰州大学资源环境学院兰州730000

以甘肃省瓜州县为例，利用1988~2007年的总需水量数据，采用主成分分析法对影响水资源需求量的7个因子进行主要影响因子分析，根据确定的主要影响因子构造BP神经网络的输入样本，从而进行不同水平的年总需水量预测。结果表明：国内生产... 详细信息

以甘肃省瓜州县为例，利用1988~2007年的总需水量数据，采用主成分分析法对影响水资源需求量的7个因子进行主要影响因子分析，根据确定的主要影响因子构造BP神经网络的输入样本，从而进行不同水平的年总需水量预测。结果表明：国内生产总值、工业总产值、农业总产值和大牲口数4个因子为影响研究区需水量的主要因子，将此作为主要因子构造BP神经网络的输入样本，确定网络输入节点数，建立瓜州县总需水量预测模型。模拟计算结果表明，基于主成分分析的BP神经网络模型取，预测结果的绝对误差小于±0．05×10^9m3。

关键词：需水预测主成分分析法 BP神经网络