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基于模糊优选神经网络与GIS结合的流域面雨量预测方法
  • ISSN号:0254-0037
  • 期刊名称:北京工业大学学报
  • 时间:0
  • 页码:162-167
  • 语言:中文
  • 分类:P208[天文地球—地图制图学与地理信息工程;天文地球—测绘科学与技术]
  • 作者机构:[1]大连理工大学土木水利学院 济南大学城市发展学院
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(50779005);; 水利部科技创新基金资助项目(SCXC2005-01).
  • 相关项目:我国水资源开发利用陆海空协同与优化配置的研究
中文摘要:

提出了一种模糊优选神经网络模型与地理信息系统(GIS)相结合的流域面雨量预测方法.利用GIS软件对流域点雨量进行了空间分析,作为模糊优选神经网络的期望输出对网络进行训练,从而在流域面雨量与各站点观测雨量之间建立映射关系.新的点雨量观测数据输入训练好的网络,即可快捷得到本次降雨流域面雨量.

英文摘要:

A good areal rainfall calculation means we can forecast flood more accurately and in time.Here,we propose an areal rainfall forecasting methodology integrated fuzzy optimized neural network with Geography Information System(GIS)methods.GIS has advantage of process spatial information.Using many models and methods provided by GIS software,we obtain more accurate areal rainfalls of a catchment.Then,these outputs of the GIS software are taken as the expected output of the fuzzy optimized neural network,and the...

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期刊信息
  • 《北京工业大学学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:北京市教委
  • 主办单位:北京工业大学
  • 主编:卢振洋
  • 地址:北京市朝阳区平乐园100号
  • 邮编:100124
  • 邮箱:xuebao@bjut.edu.cn
  • 电话:010-67392535
  • 国际标准刊号:ISSN:0254-0037
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2286/T
  • 邮发代号:2-86
  • 获奖情况:
  • 中国高等学校自然科学学报优秀学报二等奖,北京市优秀期刊,华北5省市优秀期刊,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:11924