首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     检索      

径流序列分类识别理论模型的建立与应用
引用本文:康 艳,蔡焕杰.径流序列分类识别理论模型的建立与应用[J].西北农林科技大学学报(社会科学版),2005,33(10):129-133.
作者姓名:康 艳  蔡焕杰
作者单位:西北农林科技大学水利与建筑工程学院,陕西杨凌712100
基金项目:国家自然科学基金项目(50179031);高等学校全国优秀博士学位论文作者专项基金(200052);西北农林科技大学2004年优秀人才专项基金(04ZR014)
摘    要:模糊划分理论具有严谨的理论和物理基础,考虑了水文现象发生的必然性与随机性以及在划分、识别中的模糊性,是一种无模式可参考的分类理论。文章应用模糊划分理论模型进行了年径流序列的模糊划分,根据划分结果,利用LVQ进行了年径流过程的枯、平、丰识别,建立了年径流序列的分类识别模型,并用黄河上游61年径流水文资料进行了验证。结果表明,建立的年径流系列分类识别理论模型是可行的。

关 键 词:水文年份  模糊最优划分  LVQ神经网络  年径流分类  年径流识别
文章编号:1671-9387(2005)10-0029-05
收稿时间:2005-01-07
修稿时间:2005年1月7日

The establishment and application of theory model for the classification and identification of runoff series
KANG Yan,CAI Huan-jie,.The establishment and application of theory model for the classification and identification of runoff series[J].Journal of Northwest Sci-Tech Univ of Agr and,2005,33(10):129-133.
Authors:KANG Yan  CAI Huan-jie  
Institution:(College of Water Conservancy and Architectural Engineering,Northwest A & F University,Yangling,Shaanxi 712100,China)
Abstract:Fuzzy classified theory has strict theory and physics base.It integrates inevitability and randomicity and fuzzy classification and identification of hydrological phenomenon.The author applied fuzzy classified theory model to fuzzily classify annual runoff series.According to classified results,using LVQ to identify dry year,normal year or wet year of annual runoff series,identification and classification model of annual runoff series was established,and 61 years' water-data in upper reach of Yellow River were confirmed.The results show that the model can be used to classify and identity runoff.
Keywords:water year ~ fuzzy optimum classification  LVQ Networks  runoff classification  runoff identification
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
点击此处可从《西北农林科技大学学报(社会科学版)》浏览原始摘要信息
点击此处可从《西北农林科技大学学报(社会科学版)》下载免费的PDF全文
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号