基于改进BP神经网络的水位流量关

水文测站需要精确的水位流量关系,这是一种非线性关系,用传统方法进行关系拟合会产生较大误差。利用神经网络对非线性系统处理的强大能力,文中基于附加动量、自适应学习率,以及数值优化的改进BP神经网络方法,对水位流量关系进行了高精度函数逼近。首先,对改进BP神经网络算法进行了详细描述和分析;而后,通过实测水文数据的仿真计算研究,与现有最小二乘法、遗传算法等多种方法进行了对比,并进行水位流量关系曲线的绘制。仿真结果表明,相比目前已有的算法,采用改进BP算法可以达到更高的拟合精度,是一种有效的方法,能够满足水文测站对水位流量关系曲线拟合的要求。     

提高每穗结实粒数是杂交小麦研究的中心

<正> 杂交小麦研究(指以提莫菲维胞质雄性不育为基础材料的小麦杂种优势利用研究,)目前已进入选配强优势组合在生产上试种阶段,国内外不少研究单位都选配了一些杂交组合,经试种表现了一定的增产作用。但存在的共同问题是:杂种优势不强、不稳,增产幅度小,且不能连续表现增产,其原因主要是不能保证杂种每穗结有充足的粒数。因此,如何提高每穗结实粒数已成为杂交小麦     

基于改进BP神经网络的水位流量关系拟合

水文测站需要精确的水位流量关系,这是一种非线性关系,用传统方法进行关系拟合会产生较大误差.利用神经网络对非线性系统处理的强大能力,基于附加动量、自适应学习率以及数值优化的改进BP神经网络方法,对水位流量关系进行了高精度函数逼近.首先,对改进BP神经网络算法进行了详细描述和分析;而后,通过实测水文数据的仿真计算研究,与现有最小二乘法、遗传算法等多种方法进行了对比,并进行水位流量关系曲线的绘制.仿真结果表明,相比目前已有的算法,采用改进BP算法可以达到更高的拟合精度,是一种有效的方法,能够满足水文测站对水位流量关系曲线拟合的要求.     

水文数据共享系统应用研究

水利部门地域分散,水文数据共享通常采用电话线路、专网等方法实现,这些方式成本高、效率低。研究了当前数据共享方式的不足,提出一种基于.Net和电子邮件方式进行水文数据共享的方法。通过应用邮件系统ES- MTP和POP3协议,发送方将水文数据打包作为邮件的附件发送,接收方解析邮件,从而实现数据共享。对邮件协议进行了简单说明,同时对数据交换流程和实现类图进行了详细说明。基于.Net开发了水文数据共享系统,经实际应用,该方法灵活方便,运行成本低,是一种有效的方法。