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基于人工神经网络的渭河上游洪水预报研究
中文名称: 基于人工神经网络的渭河上游洪水预报研究
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论文编号: 4139051收藏本论文】【我的收藏】【我要投稿
英文名称: Research on Flood Forecasting of the Upper Weihe River Based on Artificial Neural Network
学位类型: 硕士毕业论文
作者: 涉及隐私,隐去***  作者本人请参看权力声明>>
导师: 涉及隐私,隐去***
毕业学校: 涉及隐私,隐去***
专业: 水文学及水资源
毕业年份: 涉及隐私,隐去***
关键字: BP神经网络 洪水预报 渭河上游 遗传算法 贝叶斯正则化算法
简介目录: 点击此处 免费索取本论文简介和目录>>
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论文摘要: 防洪是一门预防洪灾造成人民生活和生产损失的学问,因此对河道防洪的研究具有重大意义.由于洪水的产生过程复杂,传统的洪水预报方法需要大量的数据,在资料不足的(略)统的预报方法无法预测.本文依据河道洪水传播的非线性特点,引入BP人工神经网络,建立(略)洪水预报模型.研究河段选用渭河上游武山水文站-北道水文站河段.研究的主要内容如下: ⒈简单阐述了当前洪水预报的主要方法,引入BP神经网络模型,并介绍了BP神经网络在河道洪水预报中的研究现状.以MATLAB (2(略)模型实现平台,采用1991年-2001年研究区水文站的水位及流量数据,训练及检验BP神经网络模型并保存结果较好的网络,之后以2002年8月洪水为预报样本,定量预测该场洪水的流量. ⒉根据选用水文站数量的不同,研究分为三种模型,以(略)本河段的预报模型.通过基本的BP神经网络模型进行北道站洪水流量预报,结果的确定型系数分别为0.(略)9、0.95.预报结果证明BP神经网络模型可以用于该河段的洪水流量预报. ⒊依据基本BP神经网络模型在预测中体现出的不足之处,提出基本BP网络模型的改进模型——GA-B...
Flood control is a kind of knowledge prevention and preventing f(omitted)loss, therefore the research is great sig(omitted)of river flood control.The generating of floods is complicated, so traditional flood forecasting methods need large amounts of data, it c(omitted)e predicted using the traditional forecasting methods in the case of material insufficiency. This paper introducts the BP art(omitted)ural network based on the nonlinear the(omitted) river flood characteristics and establishes a new river...
目录:
摘要第3-4页
Abstract第4-5页
第1章 绪论第10-18页
  ·引言第10页
  ·研究区概况第10-12页
  ·洪水预报的国内外研究现状第12-14页
    ·国外研究现状第12-13页
    ·国内研究现状第13-14页
  ·人工神经网络在洪水预报中的研究现状第14-15页
  ·研究目的及方法第15-18页
    ·目的及创新点第15-16页
    ·研究的意义第16页
    ·研究的主要内容第16-17页
    ·文章的组织结构第17-18页
第2章 人工神经网络及遗传算法第18-29页
  ·人工神经网络概述第18-19页
    ·人工神经网络的概念第18页
    ·人工神经网络的发展历程第18-19页
  ·人工神经网络的基础第19-21页
    ·生物神经元第20页
    ·人工神经元第20-21页
  ·人工神经网络基本模型及工作方式第21-23页
    ·人工神经网络的基本原理第21-22页
    ·神经网络的工作方式第22-23页
  ·激活函数及学习规则第23-25页
    ·激活函数第23-25页
    ·学习规则第25页
  ·人工神经网络的分类及主要模型第25-27页
    ·人工神经网络的分类第25-27页
    ·常用模型第27页
  ·遗传算法第27-28页
    ·遗传算法的起源与发展第27-28页
    ·遗传算法的基本术语第28页
    ·遗传算法的求解过程第28页
  ·小结第28-29页
第3章 BP神经网络模型的研究第29-39页
  ·BP神经网络模型第29-34页
    ·误差指数第31页
    ·偏导数的计算第31-33页
    ·敏感性的反向传播第33-34页
  ·BP建模的几点注意第34-35页
  ·BP模型的缺点及模型的改进第35-38页
    ·BP模型的缺点第35页
    ·BP模型的变形第35-38页
  ·小结第38-39页
第4章 BP神经网络在洪水预报中的应用第39-64页
  ·基本的BP模型的建立第39-41页
    ·输入输出数据的选择第39-40页
    ·BP模型的参数选择第40-41页
  ·基本的BP模型在洪水预报中的应用第41-63页
    ·数据预处理第41-43页
    ·仿真结果的精度评定第43-44页
    ·基于A模型的神经网络应用第44-50页
    ·基于B模型的神经网络应用第50-56页
    ·基于C模型的神经网络应用第56-62页
    ·综合分析第62-63页
  ·本章小结第63-64页
第5章 基于改进BP模型的洪水预报第64-88页
  ·模型拟合与泛化能力的矛盾第64页
  ·改进模型的建立第64-66页
    ·遗传算法优化BP模型的可行性第64-65页
    ·GA-BPLM模型的建立第65-66页
    ·GA-BPBR模型的建立第66页
  ·利用改进后的BP模型进行预测第66-83页
    ·改进模型在A模型下的应用第66-74页
    ·改进模型在B模型的应用第74-82页
    ·模型结果对比第82-83页
  ·延长预见期的洪水预报第83-87页
    ·预报期24小时第83-87页
    ·其他预报期第87页
  ·小结第87-88页
第6章 总结与展望第88-90页
  ·总结第88页
  ·展望第88-90页
参考文献第90-96页
附录第96-105页
在学期间的研究成果第105-106页
致谢第106页
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