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神经网络方法在灌区需水量预测中的应用研究

作　者: 陈小强
导　师: 胡向红
学　校: 新疆农业大学
专　业: 水利水电工程
关键词: BP人工神经网络灌区需水量预测应用研究
分类号: S274.4
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 90次
引　用: 1次
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内容摘要

随着经济社会的快速发展,水问题已成为当今社会最敏感、最复杂的“热点”之一。健康的水资源系统为人类的繁衍和发展提供了生存基础。然而掠夺式的资源开发和消耗方式、粗放式的社会发展和经济增长模式,给水资源系统造成了逐渐增大的压力。在我国,水资源短缺在很多地区已经成为严重阻碍经济社会发展的瓶颈,直接影响我国经济社会的可持续发展,尤其是位于新疆的塔里木河流域。本文结合铁干里克灌区的实际情况,讨论了灌区需水量预测中的的理论及方法,以期使水资源能够得到可持续发展和利用,缓解供需矛盾。论文的主要内容包括以下几个方面：(1)阐述了灌区需水量预测中的的背景和意义、国内外人工神经网络的研究现状、主要研究内容、工作思路、目标与技术路线,为灌区需水量预测中的提供了理论上的支持与指导。(2)对灌区需水量预测中的的研究手段——BP神经网络进行了详细的说明,阐述了BP神经网络在Matlab中的运用中所要注意的问题。利用BP神经网络在Matlab中的实现,可以为我们解决实际工作中所遇到的一些问题,从而为下一章的实例研究提供了一种有力的实用工具。(3)选取灌区的总人数、耕地面积、人均GDP、果园面积、人工林面积五个方面作为主要影响因子,以灌区需水量作为研究对象。主要影响因子作为BP人工神经网络的输入,灌区的需水量作为ANN输出,建立灌区需水量预测的BP人工神经网络模型。实例计算结果表明,训练样本的相对误差最大为5.43%,最小为0.02%,平均为1.19%,可见模型较好；再利用2006年的数据作为检测样本进行检验,得出与测试值相比相对误差为1.66%,可见对网络进行测试时可以用它作为预测模型。基于SPSS软件,建立年份—因子(回归)方程,预测因子时序值,作为ANN的输入,据所建立的灌区需水量ANN模型,得出预测年份的需水量,为灌区的需水量调控提供了可操作的依据。(4)从影响灌区水资源的主要因素出发,把其主要因子大致考虑为三大类因子,即人口因子、产业因子、生态因子；然后对其因子进行分析和提出具体的调控措施。其次是结合本灌区水资源的现状,在有限的水资源量的基础上,采取有效的办法,加强水资源利用和管理,提高水资源利用效率,降低单位产出的水资源消耗量,实现水资源的可持续开发和利用。

全文目录

摘要  3-4
Abstract  4-7
第1章绪论  7-14
  1.1 研究的背景及意义  7-10
  1.2 国内外灌区需水量预测的研究现状  10-11
  1.3 研究目标、研究内容、拟解决的关键与技术路线  11-14
第2章 BP人工神经网络方法理论模型  14-26
  2.1 人工神经网络简介及其原理  14-16
  2.2 BP神经网络理论  16-21
  2.3 BP神经网络在Matlab中的实现  21-24
  2.4 本章小结  24-26
第3章实例研究  26-40
  3.1 灌区概况  26-27
  3.2 BP神经网络在灌区水资源需水量研究  27-34
  3.3 灌区需水量的预测  34-39
  3.4 本章小结  39-40
第4章灌区需水量影响分析与调控  40-48
  4.1 人口因子  40-41
  4.2 产业结构因子  41-42
  4.3 生态因子  42-45
  4.4 水资源系统  45-47
  4.5 本章小结  47-48
第5章结论和展望  48-50
  5.1 主要结论  48
  5.2 展望  48-50
参考文献  50-53
致谢  53-54
作者简历  54

神经网络方法在灌区需水量预测中的应用研究

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