收藏本站
《新疆农业大学》 2010年
收藏 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

神经网络方法在灌区需水量预测中的应用研究

陈小强  
【摘要】:随着经济社会的快速发展,水问题已成为当今社会最敏感、最复杂的“热点”之一。健康的水资源系统为人类的繁衍和发展提供了生存基础。然而掠夺式的资源开发和消耗方式、粗放式的社会发展和经济增长模式,给水资源系统造成了逐渐增大的压力。在我国,水资源短缺在很多地区已经成为严重阻碍经济社会发展的瓶颈,直接影响我国经济社会的可持续发展,尤其是位于新疆的塔里木河流域。本文结合铁干里克灌区的实际情况,讨论了灌区需水量预测中的的理论及方法,以期使水资源能够得到可持续发展和利用,缓解供需矛盾。论文的主要内容包括以下几个方面: (1)阐述了灌区需水量预测中的的背景和意义、国内外人工神经网络的研究现状、主要研究内容、工作思路、目标与技术路线,为灌区需水量预测中的提供了理论上的支持与指导。 (2)对灌区需水量预测中的的研究手段——BP神经网络进行了详细的说明,阐述了BP神经网络在Matlab中的运用中所要注意的问题。利用BP神经网络在Matlab中的实现,可以为我们解决实际工作中所遇到的一些问题,从而为下一章的实例研究提供了一种有力的实用工具。 (3)选取灌区的总人数、耕地面积、人均GDP、果园面积、人工林面积五个方面作为主要影响因子,以灌区需水量作为研究对象。主要影响因子作为BP人工神经网络的输入,灌区的需水量作为ANN输出,建立灌区需水量预测的BP人工神经网络模型。实例计算结果表明,训练样本的相对误差最大为5.43%,最小为0.02%,平均为1.19%,可见模型较好;再利用2006年的数据作为检测样本进行检验,得出与测试值相比相对误差为1.66%,可见对网络进行测试时可以用它作为预测模型。基于SPSS软件,建立年份—因子(回归)方程,预测因子时序值,作为ANN的输入,据所建立的灌区需水量ANN模型,得出预测年份的需水量,为灌区的需水量调控提供了可操作的依据。 (4)从影响灌区水资源的主要因素出发,把其主要因子大致考虑为三大类因子,即人口因子、产业因子、生态因子;然后对其因子进行分析和提出具体的调控措施。其次是结合本灌区水资源的现状,在有限的水资源量的基础上,采取有效的办法,加强水资源利用和管理,提高水资源利用效率,降低单位产出的水资源消耗量,实现水资源的可持续开发和利用。
【学位授予单位】:

知网文化
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前20条
1 刘倩;熊丽荣;;基于人工神经网络算法对水稻需水量的预测[J];华中农业大学学报;2007年06期
2 赵清;丁红;刘东;;支持向量机在三江平原井灌水稻需水量预测中的应用[J];水资源与水工程学报;2010年02期
3 周文;曹琳;;时间序列在干旱区棉花需水量预测中的应用[J];安徽农业科学;2008年23期
4 景亚平;张鑫;罗艳;;基于灰色神经网络与马尔科夫链的城市需水量组合预测[J];西北农林科技大学学报(自然科学版);2011年07期
5 申富生;;基于灰色GM(1,1)模型的农田灌溉需水量预测[J];水资源保护;2007年03期
6 耿曙萍;姜卉芳;何英;;交互式城市需水预测模型的建立及其应用[J];新疆农业大学学报;2006年03期
7 张倩;沈利;蔡焕杰;葛彩莲;王健;;基于灰色理论和回归分析的需水量组合预测研究[J];西北农林科技大学学报(自然科学版);2010年08期
8 陈朝;高瑞;朱明栋;;湖北省红安县土地整理中的水资源供需平衡分析[J];浙江林学院学报;2007年04期
9 曾蒙秀;宋友桂;;小样本情况下需水量预测模型研究[J];节水灌溉;2011年11期
10 佟长福;史海滨;包小庆;李和平;;基于小波分析理论组合模型的农业需水量预测[J];农业工程学报;2011年05期
11 侍珍;徐刚;;沭阳地区需水量预测及供需水量平衡——基于某饮水安全项目建设的论证[J];科技资讯;2010年11期
12 何希吾;顾定法;唐青蔚;;我国需水总量零增长问题研究[J];自然资源学报;2011年06期
13 冯艳;付强;李国良;李伟业;刘仁涛;冯登超;;水稻需水量预测的小波BP网络模型[J];农业工程学报;2007年04期
14 王楦,迟道才,郁凌峰;水稻各生育期需水量预测的综合模型[J];灌溉排水;2002年03期
15 张琳;程永进;张苗;;江苏居民生活需水量预测及存在问题研究[J];节水灌溉;2007年08期
16 Э.Д.阿基雅耶夫;М.К.考优莫夫;陈玉民;;北高加索地区冬小麦灌溉制度与需水量预测[J];灌溉排水学报;1978年Z1期
17 周毅;;甘肃农业需水预测成果分析[J];甘肃水利水电技术;2006年04期
18 王立坤,刘庆华,付强;时间序列分析法在水稻需水量预测中的应用[J];东北农业大学学报;2004年02期
19 邵双林;陈红艳;;新疆兵团“十一五”期间工业用水量预测[J];现代农村科技;2009年13期
20 李振全;徐建新;邹向涛;邱林;;灰色系统理论在农业需水量预测中的应用[J];中国农村水利水电;2005年11期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 彭晨蕊;高斌;刘星;郭渊明;;城市规划中的需水量预测方法研究[A];规划创新:2010中国城市规划年会论文集[C];2010年
2 段海妮;莫淑红;沈冰;;基于灰色GM(1,N)自记忆模型的城市生活需水量预测[A];农业、生态水安全及寒区水科学——第八届中国水论坛摘要集[C];2010年
3 吴泽宁;尹君;胡彩虹;;基于生活用水比例的区域需水量预测模型及其应用[A];第十届中国科协年会黄河中下游水资源综合利用专题论坛文集[C];2008年
4 冯艳;付强;李国良;李伟业;刘仁涛;;水稻需水量预测的小波BP网络模型[A];农业系统工程理论与实践研究——全国农业系统工程学术研讨会论文集[C];2006年
5 赵新刚;伊嘉瑞;张婵;韩建达;;基于遥控数据学习的小型直升机控制方法研究[A];2010中国仪器仪表与测控技术大会论文集[C];2010年
6 田小革;郑健龙;;沥青砼自适应本构模型[A];第八届全国结构工程学术会议论文集(第Ⅰ卷)[C];1999年
7 王靖涛;;建立岩土本构模型的反问题理论及神经网络方法[A];新世纪岩石力学与工程的开拓和发展——中国岩石力学与工程学会第六次学术大会论文集[C];2000年
8 张家虎;王秀军;;结合神经网络方法和扩大训练基组构建新B3LYP泛函[A];第十届全国计算(机)化学学术会议论文摘要集[C];2009年
9 董林;袁保宗;周继成;;一种基于神经网络的汉语语音识别方法[A];第九届全国信号处理学术年会(CCSP-99)论文集[C];1999年
10 田慧欣;;基于多神经网络的日前电价预测[A];天津市电机工程学会2009年学术年会论文集[C];2009年
中国重要报纸全文数据库 前10条
1 ;窄口灌区以改造促灌区经济持续发展[N];中国水利报;2002年
2 于凤存 刘红 方国华(河海大学);如何实现灌区水资源供需平衡[N];中国水利报;2006年
3 杨仕智;走水资源综合利用之路[N];焦作日报;2006年
4 本报记者 杨仕智;让每滴水充分发挥出效益[N];焦作日报;2010年
5 张国琦 李清琳;兴电工程大抓灌区经济发展[N];白银日报;2006年
6 ;灌区发展要重视生态和环境[N];中国水利报;2006年
7 记者  罗光前 通讯员  杨六一;韶山灌区年节水五千万立方米[N];湖南日报;2006年
8 孙建国;为了让群众喝上干净的水[N];南通日报;2009年
9 ;农田灌溉新技术[N];江苏经济报;2004年
10 张国琦;兴电灌区水地发展创最好纪录[N];甘肃经济日报;2007年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 祝文姬;模拟电路故障诊断的神经网络方法及其应用[D];湖南大学;2011年
2 赵然杭;城市水资源利用的关键问题研究[D];大连理工大学;2008年
3 张俊艳;城市水安全综合评价理论与方法研究[D];天津大学;2006年
4 佟长福;鄂尔多斯市综合节水技术和需水量预测研究[D];内蒙古农业大学;2011年
5 夏珊珊;沿海平原水资源优化配置与河网水沙输移计算[D];浙江大学;2010年
6 伍玉梅;近海面气象参数的反演及应用研究[D];中国科学院研究生院(海洋研究所);2006年
7 车少辉;基于神经网络方法的杉木人工林林分生长模拟研究[D];中国林业科学研究院;2012年
8 高斌;区域水资源优化配置及供水系统规划研究[D];天津大学;2009年
9 白金泽;基于神经网络方法的鸟撞飞机风挡反问题研究[D];西北工业大学;2003年
10 马俊;纳米WC-MgO复合粉末的制备及其热压烧结研究[D];东华大学;2011年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 陈小强;神经网络方法在灌区需水量预测中的应用研究[D];新疆农业大学;2010年
2 张晶;太原市未来需水量预测方法研究[D];太原理工大学;2010年
3 焦璀玲;城市生态环境需水量计算方法研究[D];山东大学;2006年
4 江崇国;区域原水系统规划的优化研究[D];重庆大学;2007年
5 张力春;吉林省西部水资源可持续利用的优化配置研究[D];吉林大学;2006年
6 张雪飞;唐山市区水资源优化配置研究[D];北京工业大学;2006年
7 方韬;合肥市城市需水量预测研究[D];合肥工业大学;2007年
8 朱文敏;河北省馆陶县水资源可持续利用对策研究[D];河北工程大学;2010年
9 刘瑞;宝鸡市污水资源化策略研究[D];西安建筑科技大学;2007年
10 夏婷婷;城市水资源优化配置及郑州市案例研究[D];同济大学;2008年
中国知网广告投放
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62982499
  • 010-62783978