基于BP网络的降雨-水位预报模型应用研究

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篇1：基于BP网络的降雨-水位预报模型应用研究

基于BP网络的降雨-水位预报模型应用研究

阐述了洪水预报BP网络模型的构造和数据处理方法,在对BP网络的学习率和动量项的自适应调整算法进行改进的基础上,建立了降雨-水位预报BP网络模型,实现对洪水水位的直接预报;同时还提出以点雨量作为模型输入的.建模方案,有效地改善了BP网络的模拟性能.

作 者：占玉林 王长耀 牛铮 ZHAN Yu-Lin WANG Chang-Yao NIU Zheng  作者单位：中国科学院遥感应用研究所遥感科学国家重点实验室,北京,100101 刊 名：中国科学院研究生院学报  ISTIC PKU英文刊名：JOURNAL OF THE GRADUATE SCHOOL OF THE CHINESE ACADEMY OF SCIENCES 年，卷(期)： 24(1) 分类号：P4 关键词：BP网络   降雨-水位模拟   点雨量  

篇2：BP神经网络在降雨侵蚀力预测预报中的应用研究

BP神经网络在降雨侵蚀力预测预报中的应用研究

降雨侵蚀力反映由降雨引起土壤侵蚀的潜在能力,是建立通用土壤流失方程USLE的最基本冈子之一.由于降雨侵蚀力计算过程中所需资料较难收集,给其计算增加了难度.运用BP神经网络方法对降雨侵蚀力与地理之间的关系进行研究,建立降雨侵蚀力BP神经网络模型.对福建省46个地域的.降雨侵蚀力进行研究,结果表明:所建立的降雨侵蚀力BP神经网络模型对模拟预测福建不同地域的降雨侵蚀力,平均模拟精度为96.81%,平均预测精度为95.68%,达到了较为理想的效果.这不仅为降雨侵蚀力的预测预报提供了科学依据,而且也为BP神经网络在水土保持研究中的应用开辟了新的思路.

作 者：张坤 丁新新 洪伟 吴承祯 ZHANG Kun DING Xin-xin HONG Wei WU Cheng-zhen  作者单位：福建省高校森林生态系统过程与经营重点实验室,福州,350002 刊 名：水土保持研究  ISTIC PKU英文刊名：RESEARCH OF SOIL AND WATER CONSERVATION 年，卷(期)： 16(1) 分类号：S157.1 关键词：降雨侵蚀力   地理因素   BP神经网络模型  

篇3：浅谈GMD滑坡预报模型

浅谈GMD滑坡预报模型

随着人类活动范围的`增大和全球气候的变迁,滑坡等地质灾害频发,严重威胁到人类的生命财产的安全.就滑坡而言,传统思路和预报方法很难解决一些特例,如北川滑坡、宣汉天台乡滑坡等,本文讨论滑坡预报领域的一个新思路DDGMD滑坡综合预测模型.

作 者：马志刚 丁月双  作者单位：成都理工大学,环境与土木工程学院,成都,610059 刊 名：中国水运（下半月） 英文刊名：CHINA WATER TRANSPORT 年，卷(期)：2009 9(2) 分类号：P642.22 关键词：GMD模型   滑坡预报   滑坡机制   平推式滑坡   高位滑坡  

篇4：流域降雨侵蚀模型研究进展

流域降雨侵蚀模型研究进展

流域降雨侵蚀模型足预报水土流失、评价水土保持措施、指导流域牛态与环境建设的`重要工具.回顾了国内外流域降雨侵蚀模型的研究历程,按其研究方法将模型分为经验相关模型、物理过程模型和概念性模型3类,阐述了流域降雨侵蚀模型研究现状和存在的问题,并进一步对模型的未来研究方向与趋势作出了分析与展望.

作 者：肖飞鹏 程根伟 鲁旭阳 XIAO Fei-peng CHENG Gen-wei LU Xu-yang  作者单位：肖飞鹏,鲁旭阳,XIAO Fei-peng,LU Xu-yang(中国科学院成都山地灾害与环境研究所,成都610041;中围科学院研究生院,北京100039)

程根伟,CHENG Gen-wei(中国科学院成都山地灾害与环境研究所,成都,610041)

刊 名：水土保持研究  ISTIC PKU英文刊名：RESEARCH OF SOIL AND WATER CONSERVATION 年，卷(期)： 16(1) 分类号：S157.1 关键词：流域降雨侵蚀模型   产沙模犁   研究进展  

篇5：BP网络优化结合峰值识别理论进行洪水预报

BP网络优化结合峰值识别理论进行洪水预报

随着国民经济的.不断发展,各经济部门对水文预报的要求越来越高.及时准确地预报洪水显得非常重要.进一步提高水文预报精度一直是一个努力的方向,本着这个原则,比较详细地介绍了将自适应遗产算法对BP网络的初始权重的优化,并结合峰值识别理论在水文预报中的应用,将遗传算法和人工神经网络的优点提取出来,取长补短,取得了较好的预报效果.

作 者：陈南祥 呼唤 CHEN Nan-xiang HU Huan  作者单位：华北水利水电学院,资源环境学院,河南,郑州,450008 刊 名：人民长江  PKU英文刊名：YANGTZE RIVER 年，卷(期)： 39(2) 分类号：P338 关键词：洪水预报   BP网络   遗传算法   自适应  

篇6：BP神经网络模型在广西原料蔗产量预报中的应用

BP神经网络模型在广西原料蔗产量预报中的应用

将广西甘蔗种植区气象台站的光温水资料采用膨化处理后按旬依次组合成不同时段值,通过相关分析方法普查选出与广西原料蔗产量相关系数通过0.01水平显著性检验的因子作为预报因子,分别用逐步回归方法和误差反传前向网络(BP神经网络)建立广西原料蔗产量预报模型,模拟结果对比分析显示,BP神经网络预报模型的.拟合精度和预报精度均高于逐步回归模型.

作 者：欧钊荣 谭宗琨 何燕 丁美花 杨鑫 OU Zhao-rong TAN Zong-kun HE Yan DING Mei-hua YANG Xin  作者单位：广西壮族自治区气象减灾研究所,广西南宁,530022 刊 名：中国农业气象  ISTIC英文刊名：CHINESE JOURNAL OF AGROMETEOROLOGY 年，卷(期)：2008 29(2) 分类号：P4 关键词：BP神经网络   逐步回归   甘蔗   产量预报  

篇7：BAF处理系统的BP神经网络模型

BAF处理系统的BP神经网络模型

摘要：本文以某污水处理厂曝气生物滤池(Biological aerated filter,BAF)的实际运行数据为基础,采用人工神经网络(Artificial neural network,ANN)方法,建立起BAF处理系统的.BP神经网络预测模型.模型运算结果表明,预测值和实测值能较好地吻合,起到了模拟预测的效果,同时能优化运行状态.该模型的建立为BAF处理系统的预测及运行管理供了一条简便实用的途径,具有良好的研究和工程实用价值.作 者：陈杰    CHEN Jie  作者单位：深圳市水务局,深圳,518000 期 刊：四川环境  ISTIC  Journal：SICHUAN ENVIRONMENT 年，卷(期)：, 27(6) 分类号：X703 关键词：人工神经网络    BP神经网络    BAF处理系统   

篇8：BP评价模型煤矿安全管理论文

BP评价模型煤矿安全管理论文

1煤矿安全评价指标体系建立

1.1煤矿安全评价等级设置

本文数据来源于山西省煤矿工业管理局提供的典型煤矿安全监测数据。该煤矿现有职工4万多人，生产矿井7对，生产能力1000万吨/年；在建矿井2对，设计生产能力480万吨/年。根据实际情况，将评价煤矿安全等级的状态分为5级：绿色为安全，蓝色为相对安全，黄色为警告，橙色为危险，红色为极度危险。

2煤矿安全评价数据标准化

根据综合评价的目标取向不同，本文将指标按照其变化方向分为两类：正向指标和逆向指标。正向指标（如效益型的、产出型指标）是指那些能够随着指标值增大而对综合评价结果起积极作用的指标；逆向指标（如成本型的、投资型指标）是指那些随着指标值增大而对综合评价结果起消极作用的指标。在对对象系统进行综合评价的过程中，不同指标的量纲之间具有明显差异，需要对对象系统的'各指标值做标准化处理，以消除不同指标之间的量纲差异。

3煤矿安全评价指标赋权

3.1基于因子分析法的客观赋权

本文从监测数据中整理出20组初始实例样本数据，作为安全风险评价模型的原始数据。通过因子分析法，结合MATLAB软件进行统计计算，得到影响煤矿安全的主要影响因素。主要安全影响因素对于安全评价结果的影响力，可依据主成分累计贡献率从大到小排序，依次为：危险作业场所比例，设备维修保养合格率，设备完好率，作业人员培训比例，顶板管理难易程度，安全管理人员管理能力，风量供需比，采掘工作面富水系数，技术人员技术素质，平均瓦斯涌出量，作业人员工作能力。

3.2基于层次分析法的主观赋权

层次结构通常可分为目标层、准则层和方案层。目标层为安全评价，准则层按照人―机―环境分为三层，方案层为因子分析法确定的11个主要影响因子。

4煤矿安全评价模型检验

将5组用于模型检验的样本数据分别带入煤矿安全评价模型，评价结果。模型对煤矿安全等级分类基本准确，结合主成分分析法中的得分计算，不仅可以对煤矿进行安全评价，并且可以得到诱发安全事故的主要影响因素。

5结论

（1）提出基于因子分析法和层次分析法的主客观组合赋权方法，较为客观、全面的评价了矿井安全指标在安全评价体系中的影响能力。

（2）将专家经验存储在BP神经网络中，并通过大量现场数据进行学习，可以实时修正由于环境等现场条件变化带来的评估误差，使结果尽可能的符合实际情况，为安全评价提供科学、准确的依据。

（3）本文提出的基于BP神经网络和组合赋权的煤矿安全评价模型有助于树立煤矿安全管理的规范性、权威性、公正性和责任性，对大力推动煤矿安全评价工作的开展和管理，提高企业的安全投入决策和安全效益水平，减少事故特别是重大事故的发生具有重要意义。

篇9：激光陀螺温度误差的多因素BP网络模型

激光陀螺温度误差的多因素BP网络模型

分析了激光陀螺刻度因子随温度变化的`特点,指出了激光陀螺刻度因子与环境温度、温度增量和温度变化率有关,提出了激光陀螺刻度因子温度误差的三因素三层BP网络新模型,模型结构简单.实测数据的仿真结果表明,模型精度高,均方差优于6.1×10-7(11/pulse).

作 者：贺海鸥 赵忠 邵玉梅 王璐 徐晓东 HE Hai-ou ZHAO Zhong SHAO Yu-mei WANG Lu XU Xiao-dong  作者单位：西北工业大学,自动化学院,陕西,西安,710072 刊 名：压电与声光  ISTIC PKU英文刊名：PIEZOELECTRICS & ACOUSTOOPTICS 年，卷(期)：2007 29(2) 分类号：V241.5.58 关键词：激光陀螺   刻度因子   BP网络   环境温度   温度增量   温度变化率  

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