多元线性回归和神经网络在水库调度中的应用比较研究

采用多元线性回归和改进人工神经网络算法分别建立水库多目标调度函数，并进行实例计算验证。通过比较分析，表明人工神经网络的非线性映射能力能够更好地反映水库调度中多个自变量和因变量之间的复杂关系，具有较高的模拟精度和较好的可行性，且应用简便。     

分布式温室智能控制系统智能控制器设计与实现

针对当前国内温室自动控制智能化程度不高和扩展性差的问题,开发了分布式温室智能控制系统。该系统借鉴现场总线思想,将分布式系统中过程控制级分解为智能控制器级和智能模块级。设计并开发了处于系统中间层的温室智能控制器软硬件。该智能控制器具有双串行口,用于与上位机和智能模块通信。针对通信的开放性要求设计了通信协议。软件内含模糊控制算法,允许控制器脱离上位机独立控制温室;上位机根据气候等因素的变化随时更新控制器的模糊控制算法。经过1年多的实际运行显示,系统运行稳定可靠,环境参数控制精度满足温室生产要求,其中温度控制精度达±1℃。     

自压式树状管网的两级优化设计模型与神经优化设计

建立了自压式树状管网两级优化设计模型，并用人工神经网络法实现树状管网非线性规划模型的快速求解。采用的人工神经网络技术的两级优化设计模型在适用范围、求解速度和获得最优解能力上，均优于单一的非线性规划模型和线性规划模型，是实现树状管网全局优化设计的一条新途径。     

CO 2与土壤水分交互作用的番茄光合速率预测模型

为了实现不同土壤水分管理下的CO 2气肥精细控制,建立了番茄作物不同生长阶段的光合速率预测模型。实验设置了4个CO 2浓度与3个土壤水分条件的交互处理,利用无线传感器网络长期实时监测温室内环境信息,采用LI-6400XT型光合速率仪定时采集作物净光合速率信息;并用BP神经网络分别建立了番茄苗期、花期和果期的光合速率预测模型。预测模型的验证结果表明,对于苗期预测模型,预测值与实测值之间的决定系数 R 2为0.925;花期预测模型的决定系数 R 2为0.920,果期预测模型的决定系数 R 2为0.958;番茄各生长期的光合速率预测模型均具有较高的预测精度。在不同土壤水分条件下改变CO 2浓度,得到的CO 2浓度与光合速率预测曲线与实测值相近,可反映实际土壤水分管理下的CO 2浓度最优值,对指导不同土壤水分条件下CO 2气肥的精细调控具有重要意义。     

人工神经网络在我国水科学中的应用与展望

简要介绍了人工神经网络的发展、结构与特点；从预测预报、评价、水灾害防治、水资源配置与管理决策4方面，综合评述了人工神经网络在我国水科学中的应用，并就人工神经网络今后在我国水科学中的应用与研究做了展望。     

BP神经网络在焉耆盆地农田排水量

利用BP神经网络技术对焉耆盆地农田排水量进行预测。利用灰色关联度分析确定了排水量与各影响因素的关系，选取了对排水量影响最大的5个因素作为BP网络的输入，利用均匀设计方法，确定了最优的神经网络结构。估算结果表明利用BP神经网络可以准确的估算农田排水量，最大相对误差仅为-2.45％。     

计算机网络安全分析及对策

随着计算机技术网络的快速发展,网络安全成为人们研究的焦点。本文分析了网络攻击的主要方式和网络安全的关键,举例让我们对病毒的攻击有深入了解,再采用相应的技术防范。     

河网水流模拟编程计算研究

以扩展的圣维南方程组和有限差分方程组为基础，对河网进行合理的编码，采用Preissmann法对圣维南方程组进行离散，采用河网矩阵标识法的三级解法编制河网非恒定流的计算程序求解各断面的水位Z和流量Q。     

基于径流分类的日径流量预测神经网络模型

利用聚类分析法将径流序列分解为若干个子径流序列 ,对这些子径流序列分别建立局部神经网络模型 ,而后把这些局部模型合并成一个混合模型。当新的信息进入该模型时 ,首先用分类器判别其类别 ,以确定用混合模型中的何种局部模型加以模拟。通过与不加分类的总体神经网络模型的模拟结果加以对比 ,结果表明这种基于径流分类的降雨 -径流模型表现出了更优良的性能 ,可以较大地提高径流模拟精度。     

神经网络模糊PID算法在温室温度控制中的仿真研究

为了更好地实现对温室温度的控制,提出了温室温度控制的一种新的控制方法;通过仿真比较证明了此方法的有效性,并对其动静态特性、鲁棒性和抗干扰能力进行了探讨。结果表明,采用神经网络模糊PID算法的温室温度控制方法具有较好的动静态特性、鲁棒性和抗干扰能力。