山西省水利厅科技计划基金(2009WK110)
- 作品数：3 被引量：27H指数：3
- 相关作者：周利坤师彪白继中冯民权李小龙更多>>
- 相关机构：武警工程学院山西水利职业技术学院西安理工大学更多>>
- 发文基金：山西省水利厅科技计划基金国家火炬计划更多>>
- 相关领域：电气工程水利工程自动化与计算机技术天文地球更多>>
- 自适应人工蚁群算法在水资源优化配置中的应用被引量：7
- 2011年
- 为实现水资源合理调度,建立了水资源优化配置模型,针对该非线性模型求解较困难及其他方法求解精度不高的问题,提出了自适应人工蚁群算法(AACS)。以闻喜涑水灌区和陈村灌区水资源优化配置为实例,对涑水河陈村峪水库、紫家峪水库和杨家园水库给灌区供水调度进行优化,采用AACS法求解灌区水资源优化配置模型。结果表明:该模型可真实地反映灌区供需水平衡变化的总体趋势,所建模型是合理的,为判断时间序列数据的非线性提供了一种新方法。
- 白继中师彪冯民权周利坤
- 关键词：水文学水资源优化配置模型自适应蚁群算法
- 自我调节蚁群-RBF神经网络模型在短期径流预测中的应用被引量：8
- 2011年
- 为提高短期径流预测精度,提出了自适应调节人工蚁群算法(ARACS),对RBF神经网络参数进行优化,建立了自适应调节蚁群-RBF神经网络组合算法(ARACS-RBF)预测模型,综合考虑气象、天气、季节、降雨等影响因素,对上马水库进行径流预测。仿真表明,该方法克服了RBF神经网络和人工蚁群算法易陷于局部极值、搜索质量差和精度不高的缺点,改善了RBF神经网络的泛化能力,收敛速度快,输出稳定性好,提高了短期径流预测的精度,预测相对误差小于3%。可有效用于短期径流预测。
- 白继中师彪冯民权周利坤李小龙
- 关键词：水文学RBF神经网络
- 基于自适应调整蚁群-RBF神经网络模型的中长期径流预测被引量：14
- 2011年
- 径流预测历来是水利部门的一项重要工作,针对水库和河流中长期径流预测精度不高,提出了自适应调节人工蚁群算法(ARACS),对RBF神经网络参数进行优化,建立了自适应调节人工蚁群-RBF神经网络组合算法(ARACS-RBF)预测模型,综合考虑影响径流预变化因素,对安康水库进行中长期径流预测。对预测效果进行检验,结果证实该模型可真实地反映河川径流变化的总体趋势,并为判断时间序列数据的非线性提供了一种新方法。与RBF神经网络模型、人工蚁群-RBF神经网络模型预测结果进行对比,结果表明,应用ARACS-RBF模型对中长期径流量进行预测,预测精度更高、效果更好。该方法克服了RBF神经网络和人工蚁群算法易陷于局部极值、搜索质量差和精度不高的缺点,改善了RBF神经网络的泛化能力,收敛速度快,输出稳定性好,提高了径流预测的精度,置信度为98%时的预测相对误差小于6.5%。可有效用于水库和河川中长期径流预测。
- 白继中师彪冯民权周利坤
- 关键词：水文学径流预测
