2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
已閱讀1頁,還剩151頁未讀, 繼續(xù)免費(fèi)閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡介

1、近年來,受到全球氣候變化的影響,極端強(qiáng)降水事件的發(fā)生頻率和影響程度呈上升趨勢,因此,構(gòu)建有效的洪水預(yù)報(bào)模型便具有強(qiáng)烈的必要性。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于水文相關(guān)的研究,如洪水預(yù)/警報(bào)等已經(jīng)得到了充分的發(fā)展與認(rèn)可。本文主要內(nèi)容為:一是將集合概念導(dǎo)入人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),針對初始值擾動、樣本重采樣、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)擾動三方面分別產(chǎn)生集合成員,由簡單平均、stacking平均和貝葉斯模型加權(quán)平均整合預(yù)報(bào)輸出,綜合考慮各種不確定性因素的影響,以構(gòu)建集合洪水預(yù)報(bào)模型;二

2、是探討不同集合策略在兩個(gè)面積與水系皆不同的集水區(qū)構(gòu)建洪水預(yù)報(bào)模型時(shí)對于水文與地文因素的敏感性,并對洪水預(yù)報(bào)模型進(jìn)行可利用評價(jià)。
  本文主要的成果和創(chuàng)新點(diǎn)如下:(1)在不同的集水區(qū)下,相較于單一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,集合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型大大地提高洪水預(yù)報(bào)的精度,且不同集合策略的輸出在不同集水區(qū)有較高的一致性,顯示集合策略對水文與地文因子變化的敏感度不高(2)在眾多集合策略中,以初始值擾動和簡單平均操作最簡單,龍泉溪流域、金華江流域洪水預(yù)報(bào)模型

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

最新文檔

評論

0/150

提交評論