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基于指标筛选的汛期时间域划分及合理性分析被引量：2: 2021年; 针对以往分期指标冗余、信息量小、季节性差,采用不同划分结果比较来进行合理性分析的不足,研究基于指标筛选的汛期时间域划分及合理性分析.本文提出基于"独立性、信息性和季节性"的指标筛选方法,根据筛选后的分期指标,应用Fisher最优分割法原理,进行汛期时间域划分;采用改进的Cunderlik法对本方法与其他方法的最终划分结果进行合理性分析.以山西省汾河二库控制流域为例,进行模型验证,确定汛期时间域为5月1日~10月15日.改进的Cunderlik法分析结果表明:与其他划分方法相比,文中方法更为合理可信,可以为我国流域汛期时间域划分及合理性分析提供一定参考依据,以期为分期指标选取提供支撑.; 李俊宋松柏王贺佳; 关键词：灰色关联法

考虑不同利益主体的区域常规与非常规水资源协同配置模型被引量：3: 2022年; 为了将非常规水资源纳入水资源统一配置体系,同时考虑不同层次决策主体利益,研究考虑不同利益主体的常规与非常规水资源协同配置模型.分别以区域管理者、常规与非常规水资源供水者为上下层模型主体,构建水资源配置双层模型,并考虑决策者的决策空间,应用NSGAIII-NSGAII多目标算法进行模型求解.在此基础上,采用TOPSIS法,将本文模型与传统模型在不同情景下的最优方案进行优选.以陕西省榆林市榆阳区为研究对象,进行模型验证.结果表明:研究区水资源基本达到供需平衡.文中方法较为合理,以期为我国缺水地区常规与非常规水资源协同配置提供支撑.; 李俊宋松柏王小军康艳; 关键词：双层规划模型非常规水资源优化配置多目标优化算法

基于遗传算法的Elman神经网络模型在大坝位移预测中的应用被引量：11: 2014年; 针对大坝位移预测问题的复杂性、时变性和传统预测模型的不足,结合遗传算法(GA)的全局随机搜索能力和Elman神经网络的非线性映射、动态反馈信息和记忆功能的特点,建立了GA-Elman神经网络模型。与Elman神经网络模型相比,GA-Elman神经网络模型在预测大坝变形时具有全局收敛的特点,可以克服Elman神经网络容易陷入局部极小的缺陷。将该模型用于预测某水电站大坝实测变形数据,表明GA-Elman神经网络模型的预测精度高,在大坝位移预测中具备实用性。; 刘雄峰李博李俊; 关键词：ELMAN神经网络遗传算法

基于分数阶灰色模型的农业用水量预测被引量：13: 2020年; 针对农业用水量序列的振荡特性以及传统灰色预测模型的过拟合问题,该文提出分数阶灰色预测模型。将农业用水量振荡序列转化为单调递减非负序列,并以转化序列为基础,根据"阶数最大(或最小)"、"历史数据拟合最好"2个目标函数构造优化模型,采用改进NSGA-Ⅱ(non-dominated sorting genetic algorithm Ⅱ,NSGA-Ⅱ)进行模型求解。根据验证集拟合结果优选出模型阶数,结合分数阶反向累加灰色模型(fractional order reverse accumulation grey model),以通辽市和宝鸡市为例,进行农业用水量的预测。为了检验模型性能,将该文模型分别与传统GM(1,1)模型、自回归模型、基于小波分析理论组合模型进行对比。结果表明,该文模型对于通辽市、宝鸡市与鄂尔多斯市的农业用水量预测的相对误差分别为2.33%、0.31%和1.77%。同时,该文模型预测误差最小(比自回归模型分别低1.11%(通辽)、6.18%(宝鸡);比传统GM(1,1)模型分别低3.32%(通辽)、0.97%(宝鸡)),具有一定实用性,研究结果可为区域农业用水量预测提供依据。; 李俊宋松柏郭田丽王小军; 关键词：农业分数阶灰色预测过拟合多目标优化

基于多目标双层规划模型的汛期分期研究被引量：3: 2021年; 针对以往分期方法建模时仅从某一角度构建模型,且未对分期结果在未来情景中的适用性做出评价等不足,研究基于多目标双层规划模型的汛期分期.以汾河下游为例,基于历史降水资料,建立多目标双层规划的汛期分期模型,并应用NSGA-II-POS算法进行模型求解.根据历史与未来降水资料,采用加权灰色关联度评价法对双层规划模型和Fisher最优分割法的划分结果进行评价,确定最优分期方案为前汛期6月1~27日,主汛期6月28日~9月1日,后汛期9月2~30日.结果表明,与Fisher最优分割法相比,文中方法合理可信,以期为我国流域汛期分期提供支撑.; 李俊宋松柏何灏川王小军; 关键词：双层规划模型汛期分期汾河下游

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李俊