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基于AGA的SVM需水预测模型研究 总被引:1,自引:0,他引:1
需水预测是一个由城市人口、工业水平、社会经济水平共同作用的多因素、多层次的复杂非线性系统.其结果将直接影响受区域水资源承载力约束的产业结构、布局形态等决策.作为一种集中参数预报方法,支持向量机方法具有对未来样本的较好的泛化性能,对于这类资料缺乏、系统结构尚欠清晰的问题可以取得较好的模拟和预测结果.基于此,本文将支持向量机方法引入需水预测领域,建立了需水预测支持向量机模型.同时,本文将加速遗传算法和支持向量机方法耦合起来,构造了支持向量机模型参数的自适应优化算法.模型在珠海市的应用实例表明:与简单遗传算法比较,AGA的模型参数寻优效率更高;与BP神经网络模型相比,SVM模型较好地解决了小样本、经验性等问题,并取得了较高的预测精度. 相似文献
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文中回顾了中国埃达克岩研究的进展,讨论了中国埃达克岩文献为什么多的原因,归纳了我们取得的成绩及存在的问题,探讨了埃达克岩目前面临的问题和今后研究的方向。笔者认为,中国埃达克岩的研究正处于方兴未艾的阶段,是现阶段国际埃达克岩研究的焦点和中心之一。尽管发表的文章不少,但是研究水平总体不高。在埃达克岩研究中,有大量的问题等待我们去回答,有众多的现象等待我们去解释。中国东部中生代C型埃达克岩的成因、中国东部高原、埃达克岩与青藏高原抬升的关系以及C型埃达克岩与成矿的关系等,应当是今后重点需要关注的问题。 相似文献
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笔者重点分析了哈尔滨河床冲积物的粒度组成,结合沙尘沉降物的粒度组成,论述了裸露河床冲积物对沙尘天气的影响。河床冲积物及沙尘沉降物粒度分析结果显示,裸露河床冲积物粒径大于63μm的颗粒占84%以上,而小于63μm粒径的颗粒很少,小于10μm的颗粒微乎其微;沙尘沉降物中小于63μm的粉粘颗粒含量在90%以上。对河床冲积物而言,无论是砂级别的粗颗粒物质还是粉粘级别的细颗粒物质都与沙尘沉降物的粒度无相关性,对沙尘暴物质组成没有影响或影响很小。受砂级别的粗颗粒物质扬起高度和搬运距离的限制,沙尘暴发生时,裸露河床中的冲积物颗粒不会被远距离搬运而影响到整个哈尔滨地区,真正影响整个哈尔滨地区的沙尘物质是小于63μm的粉砂级别的颗粒,特别是小于10μm的粉尘。笔者认为对哈尔滨沙尘天气产生重大影响的是含有大量细颗粒物质的城市地表土和建筑土等,这些地域是防止沙尘天气的重点治理区域。 相似文献
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利用野外资料、地震资料、煤田钻孔资料以及古生物资料,对松辽盆地外围探区敦化盆地的代表性地层划分方案进行了梳理,通过敦化盆地与周缘盆地之间的对比和分析,得出下列认识:(1)明确了珲春组的时代为始新世—渐新世;(2)指出白垩系上统龙井组地层在敦化盆地内可能是不存在的;(3)将原帽儿山组上段和下段分别划归泉水村组和长财组;(4)认为大砬子组、泉水村组、长财组和屯田营组在敦化盆地内是存在的,并通过盆间岩性地层和古生物地层对比指出大砬子组的时代可能为早白垩世阿普特期(Aptian)—阿尔布期(Albian),长财组时代可能为早白垩世贝利阿斯期—阿普特期;(5)对敦化盆地内几个地方地层名称的使用进行了修正;(6)建立了敦化盆地内目前可供参考使用的地层序列。 相似文献
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