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《天津大学》 2007年
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基于人工神经网络的冰情预测研究

卢海  
【摘要】: 河流冰情预测是人们一直关注的重要课题,但由于影响冰情的各因素与冰情的发展之间没有确切的函数关系,目前冰情预测领域的许多问题还没有得到很好的解决,特别是开河预报和冰塞冰坝的预报。人工神经网络以其很强的非线性映射能力,在解决冰情预测问题方面具有很大的优越性。 通过河流冰情生消演变的分析,总结出了影响河流冰情的因素,包括热力因素、动力因素、河道形态、人为因素、上下游影响和地表径流六个方面。除河道形态是短期内固定值外,上述每个因素的大幅度变化都有可能成为冰情发展的控制因素。 依据开河机理,结合松花江哈尔滨站的历史资料,设计出了哈尔滨站开河日期预报的两个数学模型。模型一所考虑因素的数据距离发生开河的时间更近,影响关系密切,是具有可期待的、前瞻性的工作成果,它的精度保证也将依赖于天气和水文等预报水平和精度的提高。模型二操作简便,不受‘将来’天气和水文等预报数据控制,但由于考虑因素距离实际开河发生日较远,导致相关性不太强,对预报精度造成一定的影响。在实际操作中可以将两个模型联合使用。考虑到模型一的实际应用问题,采用循环递进的方法建立了模型一的实用预测模型。经验证表明,此方法是可行的。本文中的人工神经网络均采用单隐层的BP网络,训练方法采用Levenberg-Marquardt算法。 利用Visual Basic和Matlab开发出的冰情预测系统程序可以作为人工神经网络模型训练和冰情预测的平台,程序被设计成下拉菜单和控制按键的结构型式,可以在不了解人工神经网络理论的情况下进行操作。
【学位授予单位】:天津大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2007
【分类号】:TP183;P338.4

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