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王中凯

作品数:6 被引量:42H指数:3
供职机构:吉林大学更多>>
发文基金:“十一五”国家科技支撑计划国家自然科学基金吉林省重大科技攻关项目更多>>
相关领域:天文地球水利工程环境科学与工程更多>>

文献类型

  • 5篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 4篇天文地球
  • 2篇水利工程
  • 1篇环境科学与工...

主题

  • 1篇地下水
  • 1篇地下水动态
  • 1篇地下水位
  • 1篇地质
  • 1篇地质模型
  • 1篇优化配置
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇水位
  • 1篇水位预测
  • 1篇水文地质
  • 1篇水文地质模型
  • 1篇水质
  • 1篇水质评价
  • 1篇水资源
  • 1篇水资源优化
  • 1篇平原区
  • 1篇系统动力学
  • 1篇流域
  • 1篇聚类

机构

  • 6篇吉林大学
  • 1篇吉林省水利科...

作者

  • 6篇王中凯
  • 5篇梁秀娟
  • 3篇杜川
  • 2篇肖长来
  • 2篇姜志超
  • 2篇王亮
  • 1篇王亮
  • 1篇翟天放
  • 1篇杨晓晗
  • 1篇王宇博
  • 1篇乔雨

传媒

  • 5篇节水灌溉

年份

  • 2篇2015
  • 2篇2014
  • 2篇2013
6 条 记 录,以下是 1-6
排序方式:
地下水位预测模型对比分析研究被引量:12
2015年
为更好地研究地下水位预测模型,选用灰色GM(1,1)、叠加的马尔科夫链和BP神经网络3种模型,选取2007-2010年长春市的地下水位资料进行地下水位预测研究,对比分析了3种模型的预测结果以及其适用情况。结果表明,3种预测方法的平均绝对误差均小于10%,在一定程度上表明3种模型均具备一定可信度,其中叠加的马尔科夫链模型的误差相对较大,另外两种则相差不大。灰色GM(1,1)模型适用于把握数据的大体变化趋势;叠加马尔科夫链模型适用于对相对稳定的数据的预测;BP神经网络模型需要基于相对较多的数据进行有弹回地校正模拟,且预测的结果相对拟合程度更好,预测结果更理想。
王宇博梁秀娟乔雨王中凯
关键词:地下水动态水位预测
两阶段模糊法在水质评价中的应用——以嘉善县流域为例被引量:1
2014年
采用两阶段模糊法对嘉善县河流水质进行评价,将国家地表水水质标准引入到聚类分析中,依据标准对原始数据进行分段线性归一化,将标准评级后作为模糊聚类中心,对评价对象进行聚类,得到替代原观测值的全局指标IRQ。从空间和时间两方面对所得的全局指标进行分析,分析结果表明嘉善县东南部区域水质污染较北部区域更为严重,年际间水质无明显改善,年内水质优劣比较:丰水期>平水期>枯水期。
王中凯梁秀娟杜川王亮姜志超
关键词:水质评价
Elman神经网络在平原区降水入渗补给预测中的应用被引量:6
2013年
在概括性地介绍了Elman神经网络的基本原理的基础上,以吉林省中部某平原区降水入渗补给的多年动态变化为例,建立了5-7-1结构的Elman神经网络动态预测模型。模型的检验结果表明,该模型的预测精度较高且能够反映该地区降水入渗补给的周期性变化特征。借此说明Elman神经网络在降雨入渗补给的多年动态变化预测中具有一定的实用价值,为Elman网络在其他领域的动态模拟应用提供参考。
王中凯梁秀娟肖长来翟天放杨晓晗
关键词:ELMAN神经网络降雨入渗补给
改进灰色-马尔科夫模型在年降水量预测中的应用研究被引量:20
2014年
用三点滑动法对灰色GM(1,1)模型优化,用模糊聚类FCM算法对马尔科夫模型状态分组阶段进行改进,用多种步长的马尔可夫链加权算法来预测年降水量。将上述改进后的灰色模型与马尔科夫模型结合,对地区年降水量进行预测。结果表明,改进后的灰色-马尔科夫模型既提高了马尔科夫模型对预测波动性降水数据的准确性,又充分利用了灰色系统预测结果精度高的优势,提高了预测精度。
杜川梁秀娟王中凯肖长来王亮
关键词:灰色GM(1,1)模型FCM算法MATLAB程序降水预测
基于系统动力学理论的白城市水资源优化配置研究
白城地区位于吉林省西部,处于生态系统从半湿润草原向半干旱沙漠地区的过渡带,生态环境脆弱,水资源比较匮乏。同时,白城市水资源在开发利用过程中表现出的供水结构不合理、地表水资源开发利用程度低、地下水超采严重、污水处理能力低等...
王中凯
关键词:水资源DEA系统动力学优化配置可持续发展
文献传递
基于MCMC法的水文地质模型参数优选
2013年
基于贝叶斯原理,将马尔科夫链蒙特卡罗法(MCMC)与地下水数值模拟软件MODFLOW进行耦合,用于解决水文地质模型建立过程中的参数优选问题。通过调节似然函数的权重因子,来提高程序敏感性,从而大大提高参数优选的精度和效率。实例研究表明,该方法适用于水文地质问题中的参数优选问题,并体现出优异的全局寻优特性和较高的优选效率。
王中凯梁秀娟杜川王亮姜志超
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