北京市自然科学基金(8101003)
- 作品数：9 被引量：43H指数：6
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- 太湖水质监测与评价系统的研究与开发
- 本文研究基于3G和GPRS无线通信技术、GIS地理信息系统、多传感器信息融合技术以及模糊优化多属性评价法的太湖水质信息监测与分析系统。阐述了系统功能及特点,对系统架构以及各项技术的实现进行了介绍,并给出了系统的实验结果和...
- 陈晨刘载文许继平李林郝启文
- 关键词：无线通信GIS多传感器信息融合
- 文献传递
- 藻类水华形成机理的模糊Petri网优化建模研究被引量：5
- 2013年
- 在对湖库藻类水华形成机理深入研究的基础上,构建了描述藻类水华形成过程的Petri网机理模型,考虑影响藻类水华形成关键因子的综合作用机理,根据实验分析结论,通过构建模糊隶属度函数对Petri网机理模型中的库所信度进行模糊化处理,并采用粒子群算法对机理模型中涉及的权重进行优化率定,同时通过神经网络对机理模型库所信度进行自适应学习,实现了对藻类水华形成过程的机理建模和对藻类水华暴发的预测.
- 王小艺唐丽娜刘载文许继平
- 关键词：PETRI网神经网络
- 基于最小二乘支持向量机的河湖水华预测研究
- 本文在研究水华机理的基础上,采用粗糙集理论分析水华爆发的主要影响因子,提出了基于最小二乘支持向量机的北京河湖水华预测模型,并与人工神经网络预测模型进行对比。结果表明:在北京河湖水华中期预测方面,最小二乘支持向量机的预测精...
- 刘载文王小艺吕思颖
- 关键词：水华最小二乘支持向量机粗糙集
- 文献传递
- 基于多Agent的湖库水华形成机理建模被引量：1
- 2012年
- 为藻类水华形成机理的研究提供一种行之有效的概念建模方法,提出用Agent智能仿真技术来搭建湖库水华形成机理模型。通过实验确定水华爆发关键因子,对湖库藻类生消机理进行深入研究,分析关键因子与藻类变化的关系。在一系列规范约束下,构建实体、Agent和Agent间的交互协作模型,动态地描述湖库藻类生消过程及其关键因子动态变化,对藻类生长趋势和湖库水系的能量流动和物质流动状态进行有效分析。
- 董硕琦刘载文王小艺
- 关键词：藻类水华多AGENT
- 基于正交多项式回归分析方法的系统辨识研究
- 用正交多项式回归方法拟合阶跃响应曲线,通过曲线上三个特定点对应的时间之比,辨识被控对象的类型与阶次;给出了2～8阶等容对象阶跃响应曲线的拐点坐标、时间常数与阶次n的关系。对等容对象可令所拟合曲线的二阶导数为零求出拐点的方...
- 苏维均杨化庭刘载文
- 关键词：系统辨识被控对象阶跃响应时间常数
- 文献传递
- 过程神经网络水华预测方法研究被引量：6
- 2011年
- 水华是水体富营养化的表现,会导致水体透明度下降,溶解氧降低,产生藻毒素,给人类居住环境和人体健康造成很大损害,水华已成为我国水资源保护急需解决的一个重大问题。在深入研究水华形成机理的基础上,通过化工正交实验分析和粗糙集理论,确定温度、溶解氧、叶绿素、氮磷比、总氮和光照作为水华预测的指标,叶绿素作为表征水华产生的指标,提出1种过程神经网络的水华预测模型。该模型将输入函数在给定精度下展开为1组正交基的有限项级数形式,将网络权函数表示为同1组基函数的展开形式,利用基函数的正交性来简化过程神经元对时间聚合运算的复杂性,同时通过变速率学习算法和加入动量项以提高网络的收敛速度,减少训练时所产生的振荡误差等问题。通过实验室数据的仿真,得到预测精确度为83.4%,证明本方法的有效性,为水华的预测提供1种有效途径。
- 李大刚王小艺刘载文许继平赵星戴军
- 关键词：水华预测过程神经网络
- 城市湖库蓝藻水华形成机理综合建模研究被引量：6
- 2012年
- 蓝藻水华形成是诸多营养及环境因素相互作用的结果,因此,本文对城市湖库蓝藻水华形成(包括复苏、萌芽、生长、暴发阶段)这一复杂生态过程进行了综合建模研究.通过在阳光房中模拟湖库蓝藻水华形成过程,采用正交实验分析获得蓝藻生长的关键影响因素,并为蓝藻水华形成机理建模提供相应参量.在此基础上,构建了用于模拟湖库蓝藻水华形成过程的蓝藻生长机理模型,采用遗传算法对机理模型中涉及的参数进行优化率定;同时,考虑蓝藻水华暴发阶段具有突变特性,建立了描述蓝藻水华暴发状态的尖点突变模型,进而构建了城市湖库蓝藻水华形成各阶段的综合机理模型.实验仿真结果表明,该综合机理模型能较好地模拟城市湖库蓝藻从复苏到暴发整个过程的变化规律,且该模型结合了数学机理建模和智能方法的优势,克服了单一蓝藻水华机理模型的缺陷,为湖库蓝藻水华形成机理的深入研究提供了新思路.
- 王小艺赵晓平刘载文许继平董硕琦
- 关键词：遗传算法尖点突变模型
- 基于多元时序分析的水华预测及因素分析方法被引量：6
- 2013年
- 在水华防治工作中,水华预测一直都是一个难点,为了解决由于水华生成过程中多种特征因素间的交互影响建模困难,现有的水华预测方法预测结果还不够准确,以及不同影响因素与水华发生的相关性程度的判定等问题,采用多元时间序列分析技术,研究多特征因素的水华预测及因素分析方法,通过对水华生成过程中的特征因素时序建模分析,提出多重潜周期多元自回归模型,给出了基于多元周期平稳时序分析的水华预测以及因素分析结果。采用本文方法及传统方法分别对江苏太湖水华特征因素监测数据进行建模预测,结果表明,基于本文方法的水华特征因素预测结果与实测结果更相符、预测平均误差绝对值更小。
- 王立刘载文吴成瑞华伟张雪
- 关键词：参数估值水华时间序列
- 水质计算机远程监测与水华智能预测方法
- 提出基于无线通信技术和GIS地理信息系统的水质远程监测方法,研究采用粗糙集理论分析水华暴发的主要影响因子,提出了基于最小二乘支持向量机的北京河湖蓝藻水华预测模型,并与人工神经网络预测模型进行对比。结果表明:在北京河湖水华...
- 刘载文王小艺魏伟崔莉凤
- 关键词：远程监测蓝藻水华支持向量机数学建模
- 文献传递
- 基于LSSVM和RBFNN的水华中短期预测方法被引量：6
- 2012年
- 为了提高湖库水华中短期预测精度,提出LSSVM水华中长期预测模型和RBFNN水华短期预测模型。首先利用粗糙集理论和主成分分析法确定了水华暴发的主要影响因子,确定叶绿素,总磷,总氮含量以及水温等参数是影响水华发生的主要因素。在此基础上对各自网络的拟合能力分析,通过正确选取模型参数gam和sig2的值,使得LSSVM水华中期预测模型精度远高于SVM网络的预测精度;而对于RBFNN水华短期预测模型,通过正确选取模型参数sp宽度的值来提高该网络的泛化能力和预测精度。
- 刘载文李梦寻王小艺李林
- 关键词：水华LSSVMRBFNN
