Tag Archives: 人工神经网络

水文降雨径流预测的常用新方法

暴雨洪水灾害一直是威胁人类生命和财产的主要自然灾害之一,特别是随着经济的快速发展,各类自然灾害也愈加频繁,其中尤以暴雨洪水灾害为最多。提高降雨径流预测的精度,减少暴雨洪水灾害带来的损失,对于维护社会安定,加强区域水资源的宏观管理、优化调度和开发利用,对工农业的生产建设具有重要的指导意义。这里水文工具集介绍下水文降雨径流预测的常用新方法。
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人工神经网络ANN技术在水文预报中的应用

人工神经网络(Artificial Neural Networks,简称ANN),是对人脑或自然神经网络(NNN)若干基本特性通过数学方法进行抽象和模拟,是一种模仿人脑结构及其功能的非线性信息处理系统。ANN技术在水文领域主要应用于降雨径流预报、洪水预报等方面。
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水文研究与人工神经网络FANN

流域的降雨径流过程是一个复杂、高度非线性的过程,并且存在时间与空间上的多变性。为了模拟降雨径流过程,目前开发了许多模型,可以分为系统模型、概念性模型和物理模型,应用较为成熟的系统模型大多是线性的。这些模型往往不能体现降雨径流过程内在的高度非线性特征。人工神经网络(Artificial Neural Network,简称ANN)技术为降雨径流模拟提供了一种新的方法,并且在实际应用中被证实是水文水资源研究中一个有用的工具。
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水文预报方法研究现状与展望

水文预报是对水文现象的未来状态作出事先的估计。水文预报从经验公式、集总模型走到分布式模型,已取得丰硕成果。准确及时的水文预报在防洪抢险、保证工农业安全生产,充分利用水资源以及发挥水利措施的作用方面都有很大的作用。因此,开展这方面的研究具有重要的理论价值及现实意义。
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人工免疫算法

人工免疫系统概述

二十世纪八十年代,Farmer等人率先基于免疫网络学说给出了免疫系统的动态模型,并探讨了免疫系统与其它人工智能方法的联系,开始了人工免疫系统的研究。直到1996年12月,在日本首次举行了基于免疫性系统的国际专题讨论会,首次提出了“人工免疫系统” (AIS)的概念。随后,人工免疫系统进入了兴盛发展时期,D. Dasgupta和焦李成等认为人工免疫系统已经成为人工智能领域的理论和应用研究热点,相关论文和研究成果正在逐年增加。1997和1998年IEEE国际会议还组织了相关专题讨论,并成立了“人工免疫系统及应用分会”。D. Dasgupta系统分析了人工免疫系统和人工神经网络的异同,认为在组成单元及数目、交互作用、模式识别、任务执行、记忆学习、系统鲁棒性等方面是相似的,而在系统分布、组成单元间的通信、系统控制等方面是不同的,并指出自然免疫系统是人工智能方法灵感的重要源泉。Gasper等认为多样性是自适应动态的基本特征,而AIS是比GA更好地维护这种多样性的优化方法。
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粒子群优化算法

什么是粒子群优化算法

粒子群优化算法(Particle Swarm optimization,PSO)又翻译为粒子群算法、微粒群算法、或微粒群优化算法。是通过模拟鸟群觅食行为而发展起来的一种基于群体协作的随机搜索算法。通常认为它是群集智能 (Swarm intelligence, SI) 的一种。它可以被纳入多主体优化系统 (Multiagent Optimization System, MAOS), 是由Eberhart博士和kennedy博士发明。
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