本文關鍵詞：基于人工智能法的冰塞厚度及水位預測分析，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《合肥工業(yè)大學》 2009年

基于群智能算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型在冰塞水位及厚度預測中的應用

卜松  

【摘要】： 冰凌是冬季寒冷地區(qū)河流上普遍存在的一種水文現(xiàn)象。這些地區(qū)河流冬季常形成冰蓋、冰塞和冰壩,它們會帶來各種冰凌災害,期間冰塞水位和厚度的變化是冰塞河段最主要的現(xiàn)象之一�；趥鹘y(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡、粒子群算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡、蟻群算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡以及多元回歸分析四種方法,對黃河河曲段的實測數(shù)據(jù)進行了本斷面的冰塞水位及厚度預測分析;也對實驗室180o彎道冰塞試驗和壅水試驗所測得的數(shù)據(jù)資料進行了分析,利用以上四種方法建立冰塞水位及厚度預測模型,并將所得的預測值與實測值進行了資料范圍內(nèi)的對比。由對比結(jié)果可以看出,無論是在天然河道還是實驗室條件下,和多元回歸分析方法相比,傳統(tǒng)BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡的預測精度有了較大的提高,而在此基礎上,基于粒子群和蟻群算法等群智能算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡在預測精度和對復雜環(huán)境適應性方面都存在較大的優(yōu)勢,可以較為準確的預測冰塞水位及厚度。本文的研究可為冰凍地區(qū)河流建立冰情預報模型提供有益的參考。

【關鍵詞】：
【學位授予單位】：合肥工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2009
【分類號】：TV124
【目錄】：

摘要5-6

ABSTRACT6-7

致謝7-12

第一章 緒論12-22

1.1 概述12-13

1.2 冰塞的形成和發(fā)展13-16

1.2.1 冰蓋的形成及機理13-14

1.2.2 冰塞的形成及機理14-15

1.2.3 冰塞的特征及影響15-16

1.2.4 冰塞引起的水位變化16

1.3 冰塞預報的基本方法16-20

1.3.1 經(jīng)驗模型16

1.3.2 極限模型16-17

1.3.3 統(tǒng)計模型17-18

1.3.4 回歸模型18

1.3.5 邏輯回歸18

1.3.6 判別式函數(shù)分析18-19

1.3.7 人工智能模型19-20

1.4 試驗條件簡述20

1.5 本課題的來源、目的及意義20-22

第二章 基于多元回歸分析原理預測冰塞水位及厚度22-31

2.1 多元回歸分析簡介22

2.2 基于回歸計算原理預測河道天然冰塞水位及厚度22-26

2.2.1 應用河段簡介22-23

2.2.2 天然河道冰塞水位及厚度回歸計算原理23-24

2.2.3 本斷面前后期冰塞水位及厚度預測24-26

2.3 基于回歸計算原理預測實驗室彎道冰塞水位及厚度26-30

2.4 本章小結(jié)30-31

第三章 基于 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡預測冰塞水位及冰塞厚度31-42

3.1 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡簡介31-38

3.1.1 BP 算法的學習過程31-35

3.1.2 BP 學習算法的步驟35-36

3.1.3 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡模型的 MATLAB 實現(xiàn)36-38

3.2 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡模型預測冰塞水位及厚度38-41

3.2.1 天然河道本斷面前后期冰塞水位及厚度預測38-40

3.2.2 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡預測實驗室彎道冰塞水位及厚度40-41

3.3 本章小結(jié)41-42

第四章 基于粒子群算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡預測冰塞水位及厚度42-49

4.1 粒子群算法的基本原理42-43

4.2 粒子群-神經(jīng)網(wǎng)絡混合算法的實現(xiàn)43

4.3 粒子群算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡預測冰塞水位及厚度的實現(xiàn)43-48

4.3.1 天然河道本斷面前后期冰塞水位及厚度預測43-46

4.3.2 實驗室彎道冰塞厚度及水位預測46-48

4.4 本章小結(jié)48-49

第五章 基于蟻群算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡預測冰塞水位及厚度49-55

5.1 蟻群算法的基本原理49

5.2 基于蟻群算法(ACA)的神經(jīng)網(wǎng)絡訓練49-50

5.3 蟻群算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡預測冰塞水位及厚度的實現(xiàn)50-54

5.3.1 天然河道本斷面前后期冰塞水位及厚度預測50-52

5.3.2 實驗室彎道冰塞厚度及水位預測52-54

5.4 本章小結(jié)54-55

第六章 結(jié)果分析與展望55-59

6.1 預測結(jié)果分析對比55-57

6.1.1 天然河道本斷面前后期冰塞水位預測值對比分析55-56

6.1.2 天然河道本斷面前后期冰塞厚度預測值對比分析56

6.1.3 實驗室彎道冰塞水位預測值對比分析56-57

6.1.4 實驗室彎道冰塞厚度預測值對比分析57

6.2 預測方法分析對比57-58

6.3 展望58-59

參考文獻59-63

攻讀碩士學位期間發(fā)表的論文63-64

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【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 王軍;伊明昆;付輝;尹運基;高月霞;;基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡預測彎道段冰塞壅水[J];冰川凍土;2006年05期

2 羅定貴,王學軍,郭青;基于MATLAB實現(xiàn)的ANN方法在地下水質(zhì)評價中的應用[J];北京大學學報(自然科學版);2004年02期

3 張寶金,胡青苗,曾梅光,田德新;提高 BP 網(wǎng)絡性能的一種方法[J];東北大學學報;1999年01期

4 韓震,姜照華;基于神經(jīng)網(wǎng)絡的大連經(jīng)濟增長模擬與預測[J];大連理工大學學報;2001年06期

5 李亞偉;陳守煜;韓小軍;;基于支持向量機SVR的黃河凌汛預報方法[J];大連理工大學學報;2006年02期

6 郭偉斌，唐煥文，，馬占新;神經(jīng)網(wǎng)絡預測系統(tǒng)中的輸入輸出指標研究[J];大連理工大學學報;1999年04期

7 陳楊,王茹,林輝;Matlab6.0版本中神經(jīng)網(wǎng)絡工具箱訓練算法的使用與比較[J];電腦與信息技術;2002年03期

8 孫肇初,隋覺義;江河冰塞的研究及其意義[J];地球科學進展;1990年03期

9 楊維,李歧強;粒子群優(yōu)化算法綜述[J];中國工程科學;2004年05期

10 曹青松,周繼惠;MATLAB在神經(jīng)網(wǎng)絡設計中的應用[J];華東交通大學學報;2004年04期

【共引文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 賴鵬;;基于Moldflow和BP神經(jīng)網(wǎng)絡的超薄塑料制品流程長度預測[J];工程塑料應用;2011年02期

2 謝濤,蔣澤中;邊坡系統(tǒng)穩(wěn)定性多模型綜合評價[J];四川建筑科學研究;2004年02期

3 王成華;高文梅;李成;;粒子群優(yōu)化算法搜索土坡臨界非圓弧滑動面[J];四川建筑科學研究;2007年05期

4 馮清海;袁萬城;樊啟武;;基于FE—ANN—MC的結(jié)構(gòu)可靠度計算方法研究[J];四川建筑科學研究;2008年04期

5 鄭少瑛;陳靜茹;;基于神經(jīng)網(wǎng)絡在鋼筋混凝土施工質(zhì)量評價中的應用研究[J];四川建筑科學研究;2009年06期

6 楊雷;張永水;鄭凱鋒;;基于神經(jīng)網(wǎng)絡的連續(xù)剛構(gòu)橋施工線形控制參數(shù)預測研究[J];四川建筑科學研究;2011年01期

7 田曉艷;;計算智能主要算法研究[J];安防科技;2009年12期

8 汪洋;PLS回歸應用實例[J];安徽大學學報(自然科學版);2001年03期

9 甘信華;石勇;林保國;;基于MATLAB的BP神經(jīng)網(wǎng)絡在大氣環(huán)境質(zhì)量評價中的應用[J];安徽化工;2008年05期

10 李峻;孫世群;;基于BP網(wǎng)絡模型的青弋江水質(zhì)預測研究[J];安徽工程科技學院學報(自然科學版);2008年02期

中國重要會議論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 齊繼陽;竺長安;曾議;;基于遺傳禁忌混合搜索算法的設備布局研究[A];2004“安徽制造業(yè)發(fā)展”博士科技論壇論文集[C];2004年

2 王國慶;李國福;李旭淵;;基于PSO-K均值聚類的核事故應急監(jiān)測點位快速確定技術研究[A];全國危險物質(zhì)與安全應急技術研討會論文集（上）[C];2011年

3 高尚;江新姿;湯可宗;;蟻群算法與遺傳算法的混合算法[A];第二十六屆中國控制會議論文集[C];2007年

4 孫俊清;李平;韓梅;;裝卸橋調(diào)度問題及其混合智能優(yōu)化算法GASA[A];第二十六屆中國控制會議論文集[C];2007年

5 呂思穎;劉載文;王小藝;崔莉鳳;;基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡的水華短期預測模型[A];第二十七屆中國控制會議論文集[C];2008年

6 曹浪財;羅鍵;;一種改進求解TSP問題智能螞蟻算法[A];第二十七屆中國控制會議論文集[C];2008年

7 范業(yè)坤;梁新榮;;基于粒子群優(yōu)化的高速公路匝道PI控制器[A];第二十七屆中國控制會議論文集[C];2008年

8 張敏虎;任章;;神經(jīng)網(wǎng)絡輔助高動態(tài)GPS/INS組合導航融合算法[A];第二十七屆中國控制會議論文集[C];2008年

9 徐耀群;何少平;;傅立葉混沌神經(jīng)網(wǎng)絡及其在優(yōu)化中的應用[A];第二十七屆中國控制會議論文集[C];2008年

10 沈如松;楊雪榕;;基于粒子群算法的小推力同步軌道入軌優(yōu)化[A];中國自動化學會控制理論專業(yè)委員會C卷[C];2011年

中國博士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 戴運桃;粒子群優(yōu)化算法研究及其在船舶運動參數(shù)辨識中的應用[D];哈爾濱工程大學;2010年

2 孫明;基于小波和遲滯的混沌神經(jīng)網(wǎng)絡及其應用[D];哈爾濱工程大學;2010年

3 譚佳琳;粒子群優(yōu)化算法研究及其在海底地形輔助導航中的應用[D];哈爾濱工程大學;2010年

4 張子迎;多機器人協(xié)作及環(huán)境建模技術研究[D];哈爾濱工程大學;2009年

5 冷欣;船用增壓鍋爐汽包水位預測控制方法研究[D];哈爾濱工程大學;2009年

6 朱怡;潛艇航行訓練模擬器模型簡化與參數(shù)優(yōu)化研究[D];哈爾濱工程大學;2009年

7 王蕊;無線傳感器網(wǎng)絡部署與拓撲控制研究[D];哈爾濱工程大學;2009年

8 馮麟涵;艦船系統(tǒng)抗沖擊性能全局優(yōu)化方法研究[D];哈爾濱工程大學;2009年

9 劉振宇;基于RFID與TD-SCDMA的家電生產(chǎn)過程信息追溯技術研究[D];中國海洋大學;2009年

10 梁橋康;特殊應用的多維力/力矩傳感器研究與應用[D];中國科學技術大學;2010年

中國碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 楊傳寬;深基坑變形監(jiān)控與信息化施工研究[D];河南理工大學;2010年

2 簡金輝;超聲輔助硬態(tài)切削切屑形態(tài)與表面加工質(zhì)量的試驗研究[D];河南理工大學;2010年

3 王浩鋒;基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的航段安全評估研究[D];中國工程物理研究院;2010年

4 代宏偉;布里淵散射水下探測目標的自動識別[D];南昌航空大學;2010年

5 柳枝華;微粒群優(yōu)化算法的改進及應用[D];南昌航空大學;2010年

6 張海峰;空間三維信息重構(gòu)與飛行器路徑規(guī)劃[D];山東科技大學;2010年

7 王永;消防單兵綜合信息采集系統(tǒng)研究[D];山東科技大學;2010年

8 滕景忠;智能瓦斯傳感器的研制[D];山東科技大學;2010年

9 陳少華;基于Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡控制系統(tǒng)的研究[D];山東科技大學;2010年

10 徐小任;基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的城鎮(zhèn)網(wǎng)絡地價評估模型研究[D];廣西師范學院;2010年

【二級參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 岳前進;我國冰工程問題研究現(xiàn)狀與展望[J];冰川凍土;1995年S1期

2 可素娟,張學成,王玉明;封河預報數(shù)學模型研究[J];冰川凍土;2001年03期

3 茅澤育,張磊,王永填,吳劍疆;采用適體坐標變換方法數(shù)值模擬天然河道河冰過程[J];冰川凍土;2003年S2期

4 莊昌文,范明鈺,李春輝,虞厥邦;基于協(xié)同工作方式的一種蟻群布線系統(tǒng)[J];半導體學報;1999年05期

5 孟斌,馮永杰,翟玉慶;前饋神經(jīng)網(wǎng)絡中BP算法的一種改進[J];東南大學學報(自然科學版);2001年04期

6 孫肇初,隋覺義;江河冰塞的研究及其意義[J];地球科學進展;1990年03期

7 林錦,朱文興;凸整數(shù)規(guī)劃問題的混合蟻群算法[J];福州大學學報(自然科學版);1999年06期

8 王濤,李歧強;基于空間收縮的并行演化算法[J];中國工程科學;2003年03期

9 董安正,趙國藩;人工神經(jīng)網(wǎng)絡在短期資料風速估計方面的應用[J];工程力學;2003年05期

10 李志軍,丁德文,閆啟侖,金洪泰,郭皓;遼東灣海冰晶體結(jié)構(gòu)及其內(nèi)部葉綠素的初步研究[J];海洋環(huán)境科學;1997年03期

中國博士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 冀鴻蘭;黃河內(nèi)蒙段凌汛成因分析及封開河日期預報模型研究[D];內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學;2002年

【相似文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 許仕榮,尹學康,李黎武;城市用水量的綜合動態(tài)預測建模方法[J];湖南城建高等�？茖W校學報;2002年01期

2 趙咸榕,湯國平,張素平;萬家寨水庫冰塞壅水計算研究[J];人民黃河;2002年03期

3 黃寬淵;冰塞與橋墩[J];鐵道工程學報;1989年04期

4 王軍;冰塞下冰塊起動分析[J];水文;1999年02期

5 劉柱,張永建;船舶伙食制冷系統(tǒng)中冰塞問題的診斷與處理[J];航海技術;2002年05期

6 楊開林,劉之平,李桂芬,陳儲軍,劉翠杰,胡宏達;河道冰塞的模擬[J];水利水電技術;2002年10期

7 肖丁;氟里昂制冷系統(tǒng)內(nèi)水分清除的方法[J];制冷;1994年04期

8 魏安;某輪R_(22)制冷裝置冰塞故障產(chǎn)生與排除[J];廣州航海高等�？茖W校學報;1998年02期

9 王軍;河冰水力學研究進展[J];水利水電技術;2004年05期

10 陸正毅，李彬;萬家寨水利樞紐對上下游冰情影響的分析研究[J];水文;1996年03期

中國重要會議論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 吳今培;胡旭川;陳世權;;非線性時間序列動態(tài)建模與預測的BP神經(jīng)網(wǎng)絡方法[A];1999年中國智能自動化學術會議論文集（上冊）[C];1999年

2 包健;吳迎笑;嚴義;;神經(jīng)網(wǎng)絡反銳化掩模算法在車牌識別中的應用[A];第三屆全國信息獲取與處理學術會議論文集[C];2005年

3 吳進華;巫檢豐;李莉;;基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的非線性動態(tài)系統(tǒng)辨識方法[A];中國航空學會控制與應用第十二屆學術年會論文集[C];2006年

4 周揚;翁劍楓;王昕峰;;于BP神經(jīng)網(wǎng)絡多光譜測溫儀設計[A];2009中國儀器儀表與測控技術大會論文集[C];2009年

5 齊冬蓮;趙光宙;;非線性動力學系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡內(nèi)�？刂蒲芯縖A];第11屆全國電氣自動化電控系統(tǒng)學術年會論文集[C];2002年

6 汪渤;閆杰;高洪民;;慣性導航系統(tǒng)傳遞對準技術研究[A];中國慣性技術學會光電技術專業(yè)委員會第五次學術交流會暨重慶慣性技術學會第九次學術交流會論文集[C];2002年

7 甄洪斌;張曉鋒;沈兵;何必;楊華;;基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的艦船電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定性分析[A];現(xiàn)代船舶機電維修技術（2005）[C];2005年

8 孟科;李紹軍;錢鋒;;實數(shù)編碼免疫算法在溶劑脫水塔軟測量中的應用[A];'2006系統(tǒng)仿真技術及其應用學術交流會論文集[C];2006年

9 羅小波;劉明皓;;基于優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡遙感影像分類[A];2006年中國土地學會學術年會論文集[C];2006年

10 朱彬;;基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡福建省區(qū)域創(chuàng)新能力差異實證研究[A];中國《資本論》研究會第13次學術研討會福建師范大學代表論文集[C];2006年

中國重要報紙全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 畢銘;[N];中國水利報;2009年

2 記者 馬懷華;[N];雞西日報;2007年

3 記者 張恭;[N];中國水利報;2008年

4 記者 時明霞;[N];寧夏日報;2009年

5 本報記者 歐陽新華 通訊員 蔡彬;[N];黃河報;2009年

6 本報記者 黃濤;[N];華夏時報;2003年

7 宇軒;[N];國際商報;2004年

8 訪談專家 蔡彬 水利部黃河水利委員會防汛辦公室;[N];中國水利報;2009年

9 本報記者 黃峰;[N];黃河報;2008年

10 宗合;[N];中國水利報;2009年

中國博士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 王昌全;成都平原城市化土壤重（類）金屬演變及其環(huán)境效應研究[D];西南農(nóng)業(yè)大學;2005年

2 李維勝;高技術企業(yè)可持續(xù)發(fā)展研究[D];吉林大學;2006年

3 何毅;基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡電容法刨花含水率測試儀的研究與開發(fā)[D];南京林業(yè)大學;2006年

4 苗群;南四湖水環(huán)境質(zhì)量評價研究[D];青島大學;2008年

5 夏法鋒;超聲—電沉積鎳基TiN納米復合鍍層的研究[D];大連理工大學;2009年

6 王明祥;獨立分量分析方法及在圖像處理中的應用研究[D];上海大學;2005年

7 楊榮新;基于組合智能優(yōu)化算法的云南省徑流預報系統(tǒng)研究[D];華中科技大學;2006年

8 葉磊;蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)分析的計算方法研究[D];浙江大學;2008年

9 祝偉民;基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡的區(qū)域景觀生態(tài)評價研究[D];南京農(nóng)業(yè)大學;2008年

10 邵偉鈺;地方政府債務風險預警體系研究[D];蘇州大學;2008年

中國碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 卜松;基于群智能算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型在冰塞水位及厚度預測中的應用[D];合肥工業(yè)大學;2009年

2 禇春雷;幾種方法在糧食產(chǎn)量預測中的比較研究[D];河南大學;2008年

3 林恒善;油菜的風篩式清選氣流場的試驗研究和數(shù)值模擬[D];江蘇大學;2005年

4 郭力文;基于人工智能法的冰塞厚度及水位預測分析[D];合肥工業(yè)大學;2007年

5 楊治明;人工神經(jīng)網(wǎng)絡及其在圖像識別中的應用研究[D];重慶大學;2003年

6 林麗紅;供應鏈績效評價的研究與分析[D];江蘇大學;2005年

7 于進;軟件風險管理系統(tǒng)關鍵技術的研究與實現(xiàn)[D];大連海事大學;2005年

8 李良瓊;商業(yè)銀行風險預警模型研究[D];遼寧工程技術大學;2005年

9 宋超;基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的供應鏈戰(zhàn)略伙伴選擇研究[D];大連海事大學;2006年

10 胡霞;NTS中學生認知能力評價系統(tǒng)的研究與應用[D];武漢理工大學;2006年

  本文關鍵詞：基于人工智能法的冰塞厚度及水位預測分析，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：166481