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基于云推理的年降水预测模型 总被引:2,自引:0,他引:2
通过分析年降水量时间序列的特性,提出了基于当前趋势以及相邻年份降水量的年降水预测规则。利用云模型描述每条规则,实现不确定性推理。云模型结合了随机不确定性和模糊不确定性,通过云推理实现未来年份年降水预测。通过与传统预测方法相比较,发现云推理模型很擅长从大量数据中挖掘出不确定性知识,有较高的预测精度和推广应用价值。 相似文献
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针对基本粒子群算法在处理高维复杂问题时易陷入局部极值点的不足,提出自适应随机惯性权的粒子群优化算法,并基于此算法建立起洪水过程的放大模型。在进化过程中,为粒子群中的各个粒子随机选取惯性权值,并随进化代数自适应地调整随机惯性权值的概率分布,提高了算法全局寻优的性能。实例表明:该模型不但可以有效保持典型洪水的模式,避免手工修均的任意性,而且可以很好地满足洪峰洪量的约束要求,有较高的精度。 相似文献
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在前人承载力研究的基础上提出了承载力的新见解,定义了承载力的四要素,并根据农业生产的实际情况提出了灌区农业水资源承载力的概念,建立了农业水资源承载力计算模型,该模型计算时考虑了农业水资源的两个特殊性,即各种作物的被承载能力及作物的需水和供水过程。最后将模型应用于河南省第三濮清南灌区,验证了模型的正确性。 相似文献
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通过分析年降水量时间序列的特性,提出了基于当前趋势以及相邻年份降水量的年降水预测规则.利用云模型描述每条规则,实现不确定性推理.云模型结合了随机不确定性和模糊不确定性,通过云推理实现未来年份年降水预测.通过与传统预测方法相比较,发现云推理模型很擅长从大量数据中挖掘出不确定性知识,有较高的预测精度和推广应用价值. 相似文献
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针对基本粒子群算法在处理高维复杂问题时易陷入局部极值点的不足,提出自适应随机惯性权的粒子群优化算法,并基于此算法建立起洪水过程的放大模型。在进化过程中,为粒子群中的各个粒子随机选取惯性权值,并随进化代数自适应地调整随机惯性权值的概率分布,提高了算法全局寻优的性能。实例表明:该模型不但可以有效保持典型洪水的模式,避免手工修均的任意性,而且可以很好地满足洪峰洪量的约束要求,有较高的精度。 相似文献
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