水库群优化调度函数的人工神经网络方法研究

提出了研究水库群优化调度函数的人工神经网络方法,并探讨了神经网络的训练参数、训练方法和训练样本的改变对网络训练和应用效果的影响。实例研究表明,模型及其算法是可行的、有效的。     

水库多目标供水调度规则研究

已有的水库供水调度规则研究偏重于单一目标供水,对于有着不同优先级和保证率的多个供水目标的研究不足.设计了一种水库多目标供水的调度规则,该规则能分别处理不同的供水目标,保证各项用水不发生深度破坏,在此基础上寻求累积缺水最小的调度目标.一种混合模拟和遗传算法的模型被用来对该规则的参数进行优化,在搜索规则最优参数组合的过程中遗传算法显示出很好的优化性能.实例研究检验了提出的供水调度规则的合理性.     

人工神经网络在水文水资源中的应用

人工神经网络理论被广泛地应用于水文水资源领域中各种问题的研究,依问题性质不同将其划分为4大类:(1)分类和识别问题;(2)预测预报问题;(3)优化计算问题;(4)基于神经网络的专家系统研制与开发问题,对人工神经网络在水文水资源中的应用现状作了较全面的介绍。还指出了目前应用中存在的主要问题以及今后的研究方向。     

灌区干旱风险评估模型研究

根据风险理论,建立了包括农业干旱发生概率、抗旱能力、受灾体种植面积比等多因子的灌区农业干旱风险评估模型。并将相对产量作为灌区农业干旱评估指标,能够反映土壤 作物 大气系统中水分运动对农业生产的影响,利用该指标结合干旱风险评估模型对灌区农业干旱进行风险评估,分析出灌区各种作物对干旱风险度影响最大的生育阶段和风险度最高的农作物,以便灌区制定合理的抗旱方案以减小灌区干旱损失。     

水资源决策支持系统目前动态及展望

阐明了水资源决策支持系统(WRDSS—Water Resources Decision Support System)的概念,并以水库调度、水质规划及管理、供水调度和灌溉系统管理决策支持系统为例,阐述了水资源决策支持系统的目前动态和发展趋势.     

0-1测试方法的径流时间序列混沌特性应用

径流时间序列混沌特性识别的常用方法是基于相空间重构的关联维数法、最大Lyapunov指数法和Kolmogorov熵法。引入一种新的时间序列混沌特性识别方法:0-1混沌测试方法。该方法直接应用于时间序列不需要相空间重构,并且通过量化指标K_c是否接近于0或1来识别时间序列的混沌特性。以Logistic映射生成的序列、金沙江流域和美国Umpqua河多年日径流序列为研究对象,首先利用0-1混沌测试方法进行了混沌特性识别和判定;然后基于相空间重构,运用相空间重构、伪最近邻点法、关联维数方法、最大Lyapunov指数法和Kolmogorov熵5种非线性研究方法分析了这两列径流时间序列混沌特性。研究结果表明0-1混沌测试方法简单有效。以上方法交互验证了该两列径流时间序列存在低维混沌特性。