吴海波
- 作品数：9 被引量：33H指数：3
- 供职机构：华北水利水电学院更多>>
- 发文基金：河南省教育厅自然科学基金高层次人才科研启动基金河南省教育厅科学技术研究重点项目更多>>
- 相关领域：水利工程天文地球农业科学更多>>
- 基于PSO-BP模型的黄河兰州站含沙量预测被引量：3
- 2012年
- 为了提高BP模型对含沙量预报的精度,采用PSO算法优化了BP神经网络的权值和阈值参数,并用黄河兰州站的含沙量资料进行了验证。结果表明:该方法能克服传统BP模型易陷入局部收敛的缺点,提出的PSO-BP模型能够提高含沙量预测的准确度。
- 苗芸王文川吴海波
- 关键词：PSO算法BP模型含沙量黄河
- 多年持续随机水文干旱特征的研究被引量：2
- 2010年
- 基于游程理论对多年持续干旱问题进行研究,通过各种游程长度的概率特征揭示了干旱发生的自然变化规律.以三门峡站和龙门站为例,根据游程理论采用直接法运用Matlab编程技术求解出各种游程长度的概率特征,其中三门峡站和龙门站发生持续干旱11 a的重现期均为1 000 a左右.实例表明,游程理论作为干旱变化规律的模型适应性强,可作为研究各种自然灾害变化规律的一种新的有效方法.
- 赵晓慎吴海波张超
- 关键词：概率分布概率密度重现期
- 基于Bayes判别分析模型的水土保持区划被引量：9
- 2012年
- 为了更加合理地对甘肃、宁夏、青海3省份的黄土丘陵沟壑区进行水土保持区划,基于Bayes判别分析理论建立水土保持区划的数学模型。结合甘肃、宁夏、青海3省份的自然条件,社会经济情况和水土资源流失特点,以垦殖率、林草覆盖率、人口密度、单位面积粮食产量、降雨量和蒸发量等6个指标作为区划判别因子。计算分析表明,该模型与按土壤侵蚀类型进行区划的效果一致,与甘肃、宁夏、青海地区实际区划情况吻合,准确率为100%,可在其他水土保持区划中进行推广。
- 吴海波赵晓慎王治国张超
- 关键词：水土保持区划土壤侵蚀类型黄土丘陵沟壑区
- 集对分析在改进BP神经网络凌汛开河日期预测评估中的应用被引量：2
- 2011年
- 为客观和有效地定量评估BP神经网络凌汛开河日期预测模型,以黄河内蒙段三湖河口站冰凌开河日期为例,采用粒子群算法、遗传算法及小波分析理论对BP神经网络进行改进,并以集对分析理论的同一性、差异性和对立性对改进预测模型的数据集合建立评估模型。评估结果表明,集对分析与平均相对误差精度相比能更合理地反映模型预测效果。
- 赵晓慎吴海波陈丹
- 关键词：集对分析神经网络
- 年均径流预测的遗传神经网络模型研究被引量：4
- 2012年
- 为了进一步提高BP网络模型对径流预测的精度,采用遗传算法优化了BP网络初始的权值和阈值。实例研究结果表明:该方法克服了传统BP网络极易陷入局部极小值点等缺点,提出的遗传神经网络预测模型能够提高预测精度。
- 吴海波赵晓慎王文川
- 关键词：遗传算法BP神经网络径流预测
- 基于粒子群神经网络的凌汛开河日期预测研究被引量：3
- 2011年
- 为了更准确地预测凌汛开河日期,提出用粒子群算法和BP神经网络相结合的粒子群神经网络模型。介绍了模型的设计和算法实现的流程。该模型通过粒子群算法对BP神经网络初始的权值和阈值进行优化,并以黄河内蒙段三湖河口站作为研究实例进行冰凌开河日期预测。结果表明,经粒子群优化后的BP神经网络预测精度比遗传神经网络和单一BP神经网络更高。
- 赵晓慎吴海波王文川李倩
- 关键词：粒子群优化算法BP神经网络遗传算法
- 基于Fisher判别分析法的泥石流预报模型研究被引量：7
- 2011年
- 针对泥石流形成原因复杂,形成机理认识不足,预测预报困难等特点。根据泥石流形成的直接成因降雨因素,运用判别分析理论,提出了泥石流预报的Fisher判别分析模型。该模型基本思想是将一系列与泥石流发生相关的因子数据投影到某一个方向,使得投影后数据尽可能地分组,借助组内方差尽量小,组间方差尽量大的一元方差分析思想确定判别函数,依据判别准则,判定新样本的归属类别。该方法具有操作简单易懂及计算速度快的特点,可及时对泥石流状况进行判别。实例研究结果表明,提出的Fisher判别分析泥石流预报模型能够有效提高预报精度。
- 王文川吴海波赵晓慎邱林
- 关键词：判别函数泥石流
- 基于改进灰色模型的水资源预测被引量：3
- 2011年
- 为了提高灰色模型GM(1,1)对用水量预测的精度,通过对传统灰色模型的残差序列进行改进,提出了一种新的灰色改进预测模型。将其应用于城市居民生活用水量预测中,结果表明:与传统GM(1,1)模型预测值相比,改进GM(1,1)模型预测值与实际值拟合效果更好。
- 赵晓慎吴海波王文川
- 关键词：水资源生活用水
- 凌汛开河历时预测模型研究
- 2012年
- 将小波函数作为BP神经网络隐含层节点的传递函数,提出了预测冰凌开河历时的小波神经网络模型。实例应用结果表明:该模型具有收敛速度快、预测精度高等特点,克服了单一BP神经网络在预测中极易陷入局部极小点等缺点,模型预测结果更接近实际值,其相对平均误差比单一BP神经网络和模糊神经网络分别降低了2.24%和4.83%。
- 赵晓慎吴海波周海
- 关键词：小波分析BP神经网络
