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[期刊] 长江流域资源与环境
[作者]
冯亚文 任国玉 张丽 罗华超
长江上游月降水量预测对于三峡库区及整个长江流域水资源管理具有重要意义。根据长江上游不同气候区降水差异,选取玉树、九龙和宜宾3个代表性气象站点近60a的月降水量数据,运用反向传播神经网络、径向基函数神经网络、广义回归神经网络和多元线性回归法,确定降水时滞和降水月份,建立月降水预测模型,来预测未来一个月的降水量,并采用均方误差和判定系数来验证和对比各种模型的模拟效果。结果显示:人工神经网络模型总体上优于多元线性回归,特别是反向传播神经网络的模拟结果各站表现较好,在确定合理的输入变量和网络结构后,可以尝试作为长江上游各站月降水预测模型。
[期刊] 资源科学
[作者]
冯亚文 任国玉 刘志雨 吴吉东 张雷
利用长江上游地区60个国家基本、基准站1960年-2009年的月降水量资料和干流区屏山、寸滩和宜昌3个水文控制站同期径流资料,分区域对长江上游地区的降水量、径流量变化趋势以及降水量和径流量的相关性进行了分析。主要结论如下:①年降水量呈上升和下降趋势的气象站点空间分布相对集中,分别分布在屏山站以上流域和屏山站以下流域;屏山站以下流域和整个长江上游地区年降水量近50年呈现下降趋势,屏山站以下流域秋季降水量的显著减少是长江上游年降水量减少的主要原因;②整个长江上游月降水量趋势从1月-7月以上升趋势为主逐渐转变到8月-12月以下降趋势为主,且月降水量变化趋势空间分布有从3月份至9份月由屏山站以下流域开...
[期刊] 长江流域资源与环境
[作者]
杨旭 刘志武 李波
降水是洪水预报重要的输入因子，是保证洪水预报精度的前提条件。提出一种从站点、子流域以及全流域３种空间尺度上评价水情遥测降水数据精度的方法。采用该方法，以国家气象信息中心公开发布的日降水数据为基准，针对覆盖宜昌－宜宾４２５ ０００ ｋｍ２的３７７个遥测雨量站降雨数据进行精度评价。在日、月时间尺度上，综合评价了中国长江三峡集团所属的遥测雨量数据精度特征。结果表明，其遥测雨量数据与国家气象信息中心公开发布的日降水数据，具有较高的相关度，相关指标Ｒ２到达０．８１。部分数据受到地形以及站点位置差异等因素的影响，存在一定差异。这些差异为雨量站的调整和补充提供重要依据。为验证其他遥测站网的降水数据精度提供了．．．
关键词：
降水 气象 水文 比较
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
牛文全 李靖
由于影响因素的复杂性 ,预测降水量具有相当的难度。在假设区域长时间内降水量和蒸发量保持平衡的基础上 ,用 BP人工神经网络建立了陕西省汉中市的降水量预测模型 ,根据前 3个月降水量和蒸发量对降水量资料进行了模拟预测 ,结果认为其准确率为 84% ,合格率为 10 0 %。
关键词：
降水量 BP人工神经网络 预测模型
[期刊] 资源科学
[作者]
王顺久
本文运用Mann-Kendall统计检验、线性倾向估计和小波分析等方法对长江上游川江段气象水文要素的长期变化趋势及周期性进行了分析。研究表明:①川江段气温、径流呈不同程度的减少趋势,而降水则呈小幅度增加趋势,年变化率分别为气温-0.0017℃、降水0.3023mm、宜昌径流-6.6668m3/s、寸滩径流-9.5840m3/s,其中寸滩径流量减少趋势十分显著,通过了5%显著水平的信度检验;②川江段气温、降水、径流序列具有不同的周期成分,如年平均气温具有4年、8年和23年主周期,年降水具有3年、6年和16年主周期,寸滩站径流具有3年、8年和16年主周期,宜昌站径流具有3年、16年和45年主周期,...
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
赵玉涛 余新晓 张志强 邓燕 程根伟
运用GP算法 ,利用长江上游亚高山 12a的降水时间序列 (序列长度为 4 32 )和 9a的径流时间序列 (序列长度为32 4 )构建n维嵌入相空间 ,拟合得到了该区降水时间序列和径流时间序列的关联维数分别为 2 4和 2 8.该值具有不随时间尺度变化而变化的特性 ,意义在于可以从某一时段降水或径流时间序列的信息中获知更长时段的信息 ,也可以从长时段序列信息中提取某一时段的信息 .而且该分维数的求取可以说明至少有 3个因子在影响着该区降水和径流的时间序列动态变化
关键词：
长江上游 降水 径流 非线性特征
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
陆克盛 汪灵枝
为了提高降水预测的精确度和稳定性,提出一种新颖的基于核偏最小二乘回归的径向基神经网络集成降水预测模型。该模型通过Bagging技术和Boosting技术把原始数据集分成不同的训练数据集,并利用该训练数据集和不同核函数的径向基神经网络进行预测处理,再将核偏最小二乘回归对不同的训练结果进行集成。研究结果表明:核偏最小二乘回归集成模型有效提高神经网络集成的泛化能力,预测精度高,稳定性好,具有应用推广前景。
关键词：
核偏最小二乘回归 神经网络集成 降水预测
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
鲍文 包维楷 何丙辉 丁德蓉
为了评估人工油松林的水源涵养服务功能 ,选择岷江上游典型的 2 3年生油松人工林 ,定位监测了冠层对 1年中共 136次降水事件的截留分配效应 .观测期降水总量为 80 5 8mm ,林冠截留、茎流和穿透水量分别是 2 97 892、6 7 771和 4 4 0 137mm ,林冠截留率、茎流率、穿透率分别为 36 97%、8 4 1%、5 4 6 2 % .林外降水量大于 0 3mm时才观测到林内穿透雨 ,而大于 2 8mm时 ,才观测到树干茎流 .林冠对降水的截流分配与降水量、降水形态以及林分特征密切相关 .冠层截留量、茎流量和穿透量与降水量均呈显著的线性正相关 ,但冠层截留率...
关键词：
油松人工林 茎流 穿透水 林冠截留
[期刊] 长江流域资源与环境
[作者]
陈璇 张萍萍 田刚 董良鹏 韦惠红 徐卫立 岳岩裕 车钦
通过对１９８１～２０１２年２４例长江上游流域大洪水过程进行普查，发现影响长江上游大洪水强降水过程的天气系统主要为：巴湖槽东移型、贝湖槽稳定型和东北冷槽型。采用统计、诊断及合成分析方法，对３种不同天气类型的大尺度环流背景、主要影响系统及致洪降水发生机理进行研究，并总结其特点及差异。结果表明：３种类型大洪水的洪水特征及降水特征各不相同，大尺度环流背景及天气系统也有所差异。副高及５００ｈＰａ中高纬环流形势异常是导致强降水发生的直接因素，西南涡、冷暖式切变线及冷空气在不同的类型洪水降水中作用各不相同，异常气旋性环流场、水汽输送方向及水汽通量辐合区与强降水的位置密切相关。
[期刊] 农业现代化研究
[作者]
孟婵 殷淑燕
本文通过对汉江上游9个主要水文站49年(1961-2009)的月降水资料进行分析,应用非参数检验方法(Mann-kendall法)并结合一元线性回归方程对其进行了降水趋势检验,结果表明:汉江上游49年来降水呈明显减少趋势,干旱发生频率有加大趋势,应引起高度重视。选择40年(1961-2000)的降水数据分别对这9个水文站建立灾变预测模型GM(1,1),对该地区未来一定时期内干旱发生的时间进行预测。通过残差检验,后验差检验,预测模型精度较高,检验结果基本与实际相符。因此,本文对研究区抗旱减灾及其农业生产具有一定的科学指导作用。
[期刊] 税务研究
[作者]
薛荣芳 魏海鸥 耿博
文章以商贸企业增值税申报中的应税销售额为研究对象,研究建立了一种基于BP神经网络和非线性模型相复合的应税销售额预测模型。计算表明,该模型能较为准确地模拟预测商贸企业每个月的应税销售额变化情况。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
贺昌政 俞海
本文提出了用主成分分析方法进行输入变量预处理的办法,以解决BP人工神经网络模拟预测复杂经济系统时输入变量过多导致效率下降的问题。实例证明,BP神经网络主成分分析模型在复杂经济系统模拟预测中比通常的BP神经网络模型有较好的效果。
关键词：
主成分分析 BP神经网络 模拟预测
[期刊] 预测
[作者]
高辉清 孙卫东
人工神经网络预测和决策模型作者：ＴｉｍＨｉｌｌ，ＬｅｏｒｅｙＭａｒｑｕｅｚ，ＭａｒｃｕｓＯ＇ｌｏｎｎｏｒ，ＷｉｌｌｉａｍＲｅｍｕｓ译者：高辉清，孙卫东（国家信息中心经济预测部１０００４５）（北京经济学院）１引言在过去的几十年，预测和决策方面已有了许多...
[期刊] 长江流域资源与环境
[作者]
张先炳 张堪瑞 杨威 王丽 杨胜发 李文杰 张鹏
漂流性鱼卵的孵化是随水迁移时同步进行的，其孵化率与鱼卵在水体中的运动特性密切相关。为研究长江上游漂流性鱼卵在静水中的沉降特性，于2021年6月16日至7月8日在长江干流宜宾至丰都江段设置了5个漂流性鱼卵采样点，共采集鱼卵848粒，对其中随机挑选的399粒鱼卵进行了静水沉降特性研究。结果表明：(1)漂流性鱼卵的粒径为4.0～8.0 mm,其中粒径为5.0～7.0 mm的鱼卵占到捕获总量的88%。(2)漂流性鱼卵密度为1.001 2～1.003 4 g/cm~3,其中密度为1.002 2～1.003 2g/cm~3的鱼卵占捕获鱼卵总量的78.9%。(3)漂流性鱼卵的静水沉降速度为3.0～12.0 mm/s,平均静水自由沉速为7.16 mm/s。影响漂流性鱼卵自由沉速的主要原因是：鱼卵在静水沉降过程中会带动水体产生局部的微小紊动、胚胎在膜内的无规则自主运动、卵膜受到水体挤压而产生形变以及鱼卵密度的变化。通过鱼卵在静水中的受力分析、并结合粒子的静水沉降方程和试验数据，拟合得出长江上游宜宾至丰都江段漂流性鱼卵静水沉降与绕流阻力相关系数k=0.609。
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
史云扬 李牧 付野 王立威 孙敏轩 郝晋珉
为探索科学预测区域交通用地需求的合理途径,指导国土空间规划编制中交通用地规模的划定,拟通过灰色-BP神经网络模型识别主要社会经济影响因素,以长江中游城市群为例,在预测其远景交通用地需求规模的同时,基于城市群发展的阶段特征选取典型城市群样本设置3类情景,对不同情景下的交通用地需求分别进行预测。结果表明:1)城镇化水平、产业结构高度化程度和劳动力资源禀赋是当前影响长江中游城市群交通用地需求的主要社会经济因素。2)通过系统仿真试验对比不同方法的交通用地需求预测结果,可以发现基于灰色-BP神经网络模型的预测方法精度较高,误差较小,该预测方法对于区域交通用地规模的预测具有一定的适用性。预测得到的长江中游城市群2020和2030年交通用地需求分别为31.22万和49.07万hm2。3)不同情景下长江中游城市群交通用地需求预测结果存在明显差异,底线情景可作为划定交通用地规模的底限,一般情景可作为基准,极限情景可作为红线,长江中游城市群交通用地合理规模应以基准为参考,介于底线和红线之间。
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