基于神经网络的灌区退水量动态模型

被引：6

作者：

赵新宇

费良军

方树星

机构：

[1] 西安理工大学水利水电学院

来源：

水利学报 | 2006年 / 06期

关键词：

灌区退水量; 神经网络; LM优化算法; 动态模型;

D O I：

10.13243/j.cnki.slxb.2006.06.013

中图分类号：

S274 [灌溉制度与管理];

学科分类号：

0815 ; 082802 ;

摘要：

采用相关分析的方法确定了灌区退水量的主要影响因素,将神经网络的在线学习功能与数据库技术相结合,建立了灌区退水量动态模型,实现了模型的在线学习,以动态的模型反映灌区退水系统的动态变化,保证了退水量模型使用的长期有效性。与实测资料对比表明,模型能够较好的模拟灌区退水系统的变化,利用灌区渠首的引水量、降水量和地下水埋深资料能够较准确的对灌区的退水量进行预测。

引用

收藏

页码：717 / 721

页数：5

相关论文

共 13 条

[1] 动态递归模糊神经网络及其BP学习算法 [J].

黄元峰 ;

刘源 ;

胡波 .

武汉化工学院学报, 2004, (04) :65-68+77

[2] 人工神经网络模型在水稻群体分蘖动态模拟中外推能力的测试 [J].

邹应斌 ;

米湘成 ;

石纪成 .

生态学报, 2004, (12) :2967-2972

[3] 基于人工神经网络的田间信息插值方法研究 [J].

何勇 ;

张淑娟 ;

方慧 .

农业工程学报, 2004, (03) :120-123

[4] 地下水文预测中BP网络的模型结构及算法探讨 [J].

屈忠义 ;

陈亚新 ;

史海滨 ;

魏占民 .

水利学报, 2004, (02) :88-93

[5] 基于遗传算法的模糊优选BP网络模型及其应用 [J].

陈守煜 ;

王大刚 .

水利学报, 2003, (05) :116-121

[6] 基于BP神经网络的河道断面变形预测模型 [J].

张小峰 ;

谈广鸣 ;

许全喜 ;

石国钰 .

水利学报, 2002, (11) :8-13

[7] 冬小麦田间墒情预报的BP神经网络模型 [J].

尚松浩 ;

毛晓敏 ;

雷志栋 ;

杨诗秀 .

水利学报, 2002, (04) :60-63+68

[8] 宁夏灌溉回归水再利用的评价 [J].

陈聆东 ;

张晓燕 .

宁夏农林科技, 2000, (01) :37-39

[9] 利用人工神经网络进行感应电机转子磁链估计 [J].

孙健 ;

邱阿瑞 ;

史文华 .

清华大学学报(自然科学版), 1999, (01) :2-4

[10] 银川灌区灌溉回归水质量评价 [J].

王杰 ;

苗济文 ;

张益民 ;

周崇文 .

农业环境保护, 1997, (04) :2-3+5+49