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相似文献
 共查询到10条相似文献,搜索用时 109 毫秒
1.
以吉林西部为研究区,建立地下水流数值模拟模型,分别应用蒙特卡罗方法和拉丁超立方方法在研究区10个县(市)开采量的可行范围内进行采样,经对比选择拉丁超立方抽样结果得到输入(开采量)—输出(水位降深)数据集,建立小波神经网络模型作为地下水流数值模拟模型的替代模型,而后对替代模型有效性作误差分析,并与多元非线性回归替代模型进行对比.结果显示,2种替代模型在功能上都能逼近地下水流数值模拟模型,但小波神经网络模型得到的水位降深均值和水位降深剩余标准差与模拟模型计算结果的相对误差分别低于多元非线性回归模型76%和45%,说明小波神经网络模型更适合作为地下水流数值模拟模型的替代模型,这为减少优化模型求解过程中直接调用模拟模型所造成的计算负荷提供了一种有效的替代方法.  相似文献   

2.
基于小波神经网络的芦苇潜流人工湿地水质预测   总被引:1,自引:0,他引:1  
人工湿地系统对污水的处理效果好,工艺简单,投资运行费用低,但影响其出水水质的因素很多,并且往往是非线性的,因此目前很难将这些影响因素模型化并用于水质预测. 已有的预测方法不是过于复杂就是预测精度不高. 神经网络是一种具有较强预测能力的新方法,适用于各种非线性模型的预测. 在小试研究的基础上,使用3种不同的、经过训练的小波神经网络,对芦苇潜流人工湿地沿程各采样口的水温,ρ(DO),pH,E_h和ρ(COD_(Cr))等水质指标进行了预测. 结果显示,各指标的平均相对误差分别为:水温≤4.21%,pH≤1.36%,ρ(DO)≤9.77%,E_h≤6.50%,ρ(COD_(Cr))≤17.76%,表明小波神经网络模型适用于人工湿地模型的预测.  相似文献   

3.
大气中SO2浓度的小波分析及神经网络预测   总被引:9,自引:2,他引:9  
陈柳  马广大 《环境科学学报》2006,26(9):1553-1558
应用小波分解和重构对SO2浓度年变化趋势进行分析,在此基础上,建立了一种分段BP神经网络预测模型,并对各段有针对性地设计了神经网络预测模型.采用主成分分析进行输入变量降维.在BP网络训练过程中,往往会出现过拟合的现象,为此,在训练过程中,将样本等间距地分离为训练集和验证集来防止这个问题.为了消除网络的权值初始化对学习系统复杂性的影响,采用了5个子网络输出取算术平均的神经网络集成的方法.预测结果表明,该模型应用于SO2浓度预测具有较高的预测精度和良好的推广能力,而且明显优于一般的神经网络模型.  相似文献   

4.
The estimation and allocation of water environmental capacity (WEC) are essential to water quality management and social-economic interests. However, there is inevitable uncertainty in the capacity estimation due to model conceptualization, data collection and parameter calibration. An innovative holistic approach was developed, which took both independence and relevance between parameters into account to analyze the uncertainties in WEC calculation and estimate the margin of safety. The Doniang River was taken as the case to demonstrate the method, focusing on the chemical oxygen demand and NH-N that were the two major water quality problems in the river. The results showed that the proposed holistic approach is very promising and applicable compared to traditional methods of uncertainty analysis.  相似文献   

5.
选取与TSIc为0,50,10相应的水质营养状态作为3个建模样本,以chl-a,TP,TN和SD4个水质参数作为样本的输入特征,建立了B-P网络的水质营养状态评价模型。该模型应用于全国30个湖泊水质的营养状态评价,获得了较好的检验效果。  相似文献   

6.
用TM影像进行湖泊水色反演研究的人工神经网络模型   总被引:19,自引:0,他引:19  
利用人工神经网络技术进行了湖泊水色遥感的反演研究,在同步实验的基础上了构造了包含一个隐含层的BP神经网络模型,利用TM卫星影像反演悬浮物、CODMn、溶解氧、总磷、总氮和叶绿素浓度反演精度较高,相对误差基本在25%以下,同时分析了该人工神经网络反演模型的误差来源,改进措施以及应用前景.研究表明,在进行小规模的同步监测的基础上,此模型可用于湖泊水质调查、分析和评价.  相似文献   

7.
城市污水量短时预测的混沌神经网络模型   总被引:4,自引:2,他引:4  
通过分析进水水量时间序列的非线性动力学性质,认为该时间序列具有混沌特性.在此基础上,通过相空间重构的方法建立了用于城市污水水量短时预测的混沌神经网络模型;并利用此模型对污水厂的进水水量进行短时预测,取得了较为满意的预测效果.  相似文献   

8.
基于GA-ANN改进的空气质量预测模型   总被引:2,自引:0,他引:2  
赵宏  刘爱霞  王恺  白志鹏 《环境科学研究》2009,22(11):1276-1281
基于人工神经网络的空气质量预测模型优于传统的逐步回归模型,但由于性能差异不明显而较少在空气质量预报中应用. 设计了将遗传算法和神经网络算法相结合的基于GA_ANN的空气质量预测模型,并利用天津市2003-2007年气象和污染物监测资料对该模型进行验证. 对2007年全年的ρ(SO2), ρ(NO2)和ρ(PM 10)进行预测,预测值与实测值的相关系数分别为 0.899 6, 0.828 3和 0.600 0. 与一般的人工神经网络预测模型相比较,GA_ANN模型将空气质量等级预报的准确率从77.57%提高到79.67%. GA_ANN模型可结合其他方法进行日常空气质量预报.  相似文献   

9.
基于BP模型的大气污染预报方法的研究   总被引:29,自引:0,他引:29  
BP模型是目前最为广泛应用的神经网络模型之一,它是一种简单而又非常有效的算法,笔者将BP网络模型引入到大气污染预报领域,并根据大气污染物含量与气象要素的关键建立了污染物含量的神经网络预报模型。计算结果表明,BP模型应用于大气污染预报具有较高的预测精度和良好的泛化能力,它为信息社会的城市空气污染预报工作提供了一种全新的思路和方法。  相似文献   

10.
基于气象相似准则的城市空气质量预报模型   总被引:1,自引:0,他引:1  
为提高城市空气质量预报准确率,文章在传统BP神经网络的基础上提出了基于气象相似准则的样本优化方法,建立了三层样本筛选优化机制,确定了阀值及权重矩阵,从而建立了城市空气质量动态预报模型。将模型应用在广州8个空气质量监测站点的预报上,并与传统的BP神经网络空气质量预报模型进行了对比分析,效果良好。分析结果表明,广州8个空气质量监测站点的SO2、NO2、PM10/2.5的实测值与预报值的平均绝对误差分别为0.016 mg/m3、0.014 mg/m3、0.020 mg/m3,级别预报准确性评分分别为89.6、92.6和84.6,预报准确度综合评分达81.6,并且比传统神经网络模型具有更高的预报精度。  相似文献   

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