多元自回归模型在枯水径流预报中的应用

多元自回归模型在枯水径流预报中的应用冯国章，王双银，韦华艳（西北农业大学水利与建筑工程学院陕西杨陵７１２１００）关键词多元自回归模型，时间序列，枯水径流，模型评定，预报检验，作业预报ＡＰＰＬＩＣＡＴＩＯＮＯＦＴＨＥＭＵＬＴＩＶＡＲＩＡＴＥＡＵＴＯＲＥ...     

热岛与绿地率关系的研究

据1998年7月11日的29个点的温度观测资料与观测点不同半径内绿地率和建筑率分别建立了线性回归关系，结果发现，温度与绿地率存在负相关关系，温度与建筑率存在正相关关系，早上8:00和下午14:00线性相关关系不显著，晚上20:00显著，但绿地范围太小时也不显著，而建筑物在较小范围内就存在显著的线性相关关系。     

人工神经网络模型在洋河水库总磷预测中的应用

从总磷预测模型的适用性出发，提出用人工神经网络技术进行总磷预测的新思路，利用洋河水库近６年（１９９１～１９９６）的总磷及水质影响因子数据进行练习后，对９７年水库的总磷浓度进行了预测，并和实例值比较，结果令人满意。     

规范变换与误差修正结合的环境系统的前向网络和投影寻踪预测模型

为了建立适用于环境系统的结构简洁、形式统一、程序规范、应用普适的神经网络和投影寻踪回归预测模型,针对传统的神经网络和投影寻踪回归用于多因子、大样本预测建模,存在模型结构复杂、学习效率低的局限,提出设置环境系统预测量及其影响因子参照值和规范变换式的原则和方法,使规范变换后的影响因子皆"等效"于同一个规范影响因子,从而将多因子的的预测建模简化为等效规范因子的预测建模,使模型结构得到极大地简化,提高了学习效率;此外,为了提高预测模型的预测精度,还提出了对预测样本的模型输出值的误差修正公式.在对环境系统的预测量及其影响因子进行规范变换的基础上,将m个规范影响因子的每个建模样本组成m个"等效"训练样本,应用免疫进化算法优化模型参数,分别建立适用于环境系统的2个或3个规范影响因子的前向神经网络和投影寻踪回归两类预测模型;并依据误差理论,对误差修正公式修正后的模型预测精度的提高进行了严格的数学论证.将基于规范变换与相似样本误差修正相结合的两类预测模型,用于某市5个点位的SO_2浓度预测,并与6种传统预测模型和方法的预测结果进行了比较.结果表明:对同一个预测样本,同类模型的两种不同结构的的预测值及其相对误差都几乎完全相同或彼此相差甚小;此外,两种不同结构的两类预测模型用于5个样本预测,其相对误差绝对值的平均值分别为2.59%、2.67%;2.18%、2.62%,均远小于传统BP神经网络模型的25.72%、传统PPR模型的14.20%、传统SVR模型的22.13%、模糊识别模型的21.57%、组合算子模型的18.36%和多元回归模型的25.31%;而两类模型预测的最大的相对误差绝对值分别为4.11%和3.57%,更加远远小于传统的6种预测模型的37.18%、56.07%、27.40%、32.14%、38.38%和60.26%.实例分析结果证实了误差修正公式对提高模型预测精度具有切实可行性.基于规范变换与误差修正相结合的前向神经网络和投影寻踪回归两类预测模型不仅避免了"维数灾难",提高了学习效率和模型的预测精确度,而且具有简洁、普适、规范、统一和稳定的特点,对其他预测建模也有借鉴作用.     

BP模型在河流水质预测中的误差分析

为验证BP模型在河流水质预测中的有效性，利用仿真技术模拟一条河流污染物变化趋势，产生大量的河流水质参数数据。用上游已知河段的水质数据预测该河流下游10个检测断面的水质状况。预测过程分2种情况进行：长距离预测（一次连续预测下游10个河段）和短距离预测（每次连续预测下游2个河段）。并以MSE函数生成均方误差作为对2种预测方法性能的检验，结果显示，长距离预测的性能低于短距离预测，2种方法对溶解氧预测的均方误差为0.432和0.035，对生化需氧量预测的均方误差分别为0.243,0.055。     

人工神经网络改进BP算法优化水质监测点

运用人工神经网络理论对城市河涌水质监测布点进行优选，基于前馈多层BP型神经网络的改进算法，用广州市河涌水质分类标准和实测水质数据对神经网络模型进行训练和检验，结果表明，该方法具有客观、可靠、实用、容错性高的优点，是一种科学、新型的水质监测点优选方法。     

基于神经网络模型的水质监测与评价系统

对水环境的监测与评价，可以掌握水质现状及其发展趋势，为水资源的开发利用和管理提供科学依据。水质评价是建立在水质监测基础之上的。首先结合我国水环境监测技术规范与标准，合理地选择监测项目与监测仪器，建立水质监测系统。然后在水质监测所获数据基础上，运用人工神经网络的理论和方法，通过BP网络不断的学习与训练，归纳出评价标准与评价结果间复杂的非线性关系，建立水质评价的BP神经网络模型系统。经实际应用表明，该系统具有很强的学习、联想和容错功能。为水质监测与评价提供了一条新的途径。     

隧道围岩应变非线性回归分析

本文以小岩头隧道为依托,根据监控工作的实测资料,按照新奥法基本原理中岩体开挖的时间效应,应用数学的方法对量测所得的净空收敛数据进行回归分析,指出在隧道开挖过程中围岩变形的时间效应,为修改设计与指导施工提供理论依据。     

珠江口海岸线变化的遥感监测

珠江口、香港及澳门地区海岸线的变化近十几年来十分迅速 ,采用常规方法及时、定量地测量这种变化十分困难。本研究应用多时相Landsat卫星遥感图像 ,采用神经网络分类方法 ,监测海岸线的变化并计算增长的陆地面积。结果表明 ,人为的围海造田 ,香港、澳门机场及相关高速公路、港口等设施的建设是海岸线变化的最主要原因。     

基于神经网络的土霉素废水处理试验仿真系统

土霉素结晶母液属于高浓度的有机废水，用传统的处理方法不能明确其反应机理，试验结果也并不理想。在已有的实验数据基础上，利用神经网络建立水处理试验仿真系统，通过计算机模拟预测出各种试剂的合理用量，最后在实验室进行验证，取得了良好的效果。