BP神经网络模型在重庆伏旱预测中的应用研究

采用气象要素定义伏旱指数，利用小波分析等方法分析重庆地区伏旱变化特征，最后采用BP神经网络模型对伏旱进行预测试验，结果表明，重庆伏旱变化具有明显的阶段性特征，而基于BP神经网络模型的伏旱预测模型预测效果良好，可以应用于实际预测。     

高耸塔架结构节点损伤基于神经网络的两步诊断法

本文针对高耸钢塔架结构的损伤特点，建立了具有节点损伤的有限元模型，提出了一种分层神经网络两步诊断法：第一步，由基于区域残余力理论的第一层神经网络进行结构损伤区域的初诊；第二步，由基于应变模态理论的第二层神经网络进行损伤区域内的具体损伤节点位置和程度的诊断。对一平面塔架结构的数值仿真分析表明：本文提出的损伤诊断方法的结果是令人满意的。     

基于小波分析和神经网络的框架结构损伤诊断方法

本文提出了基于“能量—损伤”原理，综合利用小波包分析和神经网络的框架结构损伤诊断方法。在结构损伤诊断中，时域信号经小波分析后其缺损特征会更加明显，把分布在不同频带的结点能量作为神经网络的训练样本能够很好地反映结构缺损特征。以美国土木工程师学会提出的基准结构为例，阐述了结构损伤的发生、位置和程度诊断过程，取得了令人满意的结果。     

月降水量的神经网络混合预报模型研究

以均生函数表征预报量自身周期变化，结合500hPa月平均高度场和月平均海温场预报因子，采用神经网络方法建立了一种新的短期气候预报模型。分别以广西桂北、桂中和桂南6月降水量作为预报对象进行预报试验，结果表明，这种新的预报方法比均生函数回归预报模型及高度场、海温场预报因子的回归预报模型，具有更好的物理基础和预报能力。     

小清河滞洪区洪灾监测信息系统的研究与建立

应用机载合成孔径雷达监测洪水势态,离不开洪灾监测信息系统的支持,两者有机的结合,能充分发挥遥感和地理信息系统在防洪减灾应用中的优越性。本文以小清河滞洪区为实验区,从系统目标、数据层及其来源、数据编码、分析模型等几个方面,介绍了该区洪灾监测信息系统的建立情况。     

震后震型早期判定的人工神经网络方法

应用人工神经网络的方法，利用３０次强震震后１天和２天内的地震资料作为学习样本，对广西及其邻区发生的４次地震的震型作了早期预测判定，结果表明应用效果较好，正确率达７５％。该方法值得进一步研究。     

STUDY ON MIXED MODEL OF NEURAL NETWORK FOR FARMLAND FLOOD/DROUGHT PREDICTION

The paper concerns a flood/drought prediction model involving the continuation of time seriesof a predictand and the physical factors influencing the change of predictand.Attempt is made toconstruct the model by the neural network scheme for the nonlinear mapping relation based onmulti-input and single output.The model is found of steadily higher predictive accuracy by testingthe output from one and multiple stepwise predictions against observations and comparing theresults to those from a traditional statistical model.     

农田土壤湿度的人工神经网络预测诊断系统

采用人工神经网络（ＡＮＮ）方法，研制了农田土壤湿度预测，诊断分析系统，该系统根据不同的土壤湿度特点和影响因子，可自动提供时间序列拓展的人工神经网络预测模型和人工神经网络的混合预测模型进行土壤湿度的动态预测。并提供不同降水量的土壤湿水分渗透深度诊断分析，系统采用中文菜单显示的人机对话方式操作，使具有准动力学特性，多种可调参数和网络结构的ＡＮＮ方法变得简便易于操作。实际使用表明，该系统对土壤湿度的预测     

1991年江淮流域梅雨结束预报的分析与讨论

１９９１年江淮梅雨结束，在预报上具有相当难度。由于ＥＣＭＷＦ数值预报出现重大偏差，曾一度造成业务预报的重大分歧，增加了预报决策的困难。作者客观地反映当时预报的实况，其目的在于剖析预报分歧中的症结，并由此提出预报员的经验可以弥补单一预报工具的不足，修正数值预报产品的误差，从而提高预报准确率。