这次小编在这里给大家整理了季节性自回归模型在黄河水质预测中的应用初探，本文共4篇，供大家阅读参考。
篇1：季节性自回归模型在黄河水质预测中的应用初探
季节性自回归模型在黄河水质预测中的应用初探
尝试将季节性自回归模型引入黄河水质预测中,并且用于测潼关断面溶解氧(D0),总体效果较为满意.
作 者：程万里 郝伏勤 Cheng Wanli Hao Fuqin 作者单位：华北水利水电学院数学系,450011;黄河水资源保护科学研究所,450004 刊 名：中国科技信息 英文刊名：CHINA SCIENCE AND TECHNOLOGY INFORMATION 年，卷(期)： “”(12) 分类号：X522 O213.9 关键词：季节性自回归模型 溶解氧 水质预测篇2：基于遗传算法的门限自回归模型在浅层地下水位预测中的应用
基于遗传算法的门限自回归模型在浅层地下水位预测中的应用
提出了建立门限自回归模型的一种简便通用的'方法,用遗传算法可同时优化门限值和自回归系数.实例计算的结果说明了其可行性和有效性.该方法在各种工程时序预测中具有广泛的应用价值.
作 者：金菊良 丁晶 魏一鸣 Jin Juliang Ding Jing Wei Yiming 作者单位：金菊良,丁晶,Jin Juliang,Ding Jing(四川大学,成都,610065)魏一鸣,Wei Yiming(中国科学院科技政策与管理科学研究所,北京,100080)
刊 名：水利学报 ISTIC EI PKU英文刊名：JOURNAL OF HYDRAULIC ENGINEERING 年，卷(期)： “”(6) 分类号：P641 关键词：地下水位 门限自回归模型 预测 遗传算法篇3：GM(1,1)模型群在黄河水质预测中的应用研究
GM(1,1)模型群在黄河水质预测中的应用研究
摘要：灰色预测对统计数据较少问题可以进行预测,一般3-4个数据就可以建模,由于建模序列长短不同,会得到不同的预测方程,即对实际问题发展趋势某种程度的`把握.实际预测时若能将不同的预测结果综合考虑进去,效果更佳.介绍了GM(1,1)模型建立的方法与步骤,并依据黄河潼关断面过去(-)水质状况,利用GM(1,1)模型群预测了未来7年(-)的水质发展状况.作 者：程万里 李亦芳 郝伏勤 樊亚玲 张建军 CHENG Wan-li LI Yi-fang HAO Fu-qin FAN ya-ling ZHANG Jian-jun 作者单位：程万里,李亦芳,樊亚玲,CHENG Wan-li,LI Yi-fang,FAN ya-ling(华北水利水电学院,郑州,430011)郝伏勤,张建军,HAO Fu-qin,ZHANG Jian-jun(黄河流域水资源保护局,郑州,450004)
期 刊：工业安全与环保 PKU Journal：INDUSTRIAL SAFETY AND ENVIRONMENTAL PROTECTION 年，卷(期)：, 33(11) 分类号：X8 关键词：GM(1,1)模型群 水质预测 潼关断面篇4：学习率有限监督调整BP网络在黄河下游水质预测中的应用
学习率有限监督调整BP网络在黄河下游水质预测中的应用
本文采用学习率有限监督调整BP网络,对黄河干流小浪底至高村河道间主要水质污染物指标NH3-N和COD的传播输移规律进行了模拟和预测,历史数据模拟和预测检验结果的精度评价表明,该方法模拟与预测精度可靠,能够为生产实践中的`预测预报提供依据.
作 者：李成林 李鸿雁 鲍新华 苗立峰 作者单位：李成林,苗立峰(水利部松辽水利委员会,吉林,长春,130021)李鸿雁,鲍新华(吉林大学环境与资源学院,吉林,长春,130026)
刊 名：东北水利水电 英文刊名：WATER RESOURCES & HYDROPOWER OF NORTHEAST CHINA 年，卷(期)：2008 26(12) 分类号：X824 关键词：学习率 有限监督调整 BP网络 水质预测
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