导读:本文包含了含沙量预测论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:含沙量,神经网络,模型,适用性,泥沙,水库,喀什。
含沙量预测论文文献综述
艾克拜尔·吾迈尔[1]（2019）在《基于ARIMA模型的新疆喀什地区河流含沙量预测研究》一文中研究指出河流含沙量预测是河流冲淤变化分析的重要依据。具有较强数理统计功能的ARIMA模型在许多变量预测中已得到应用。本文结合ARIMA模型对新疆喀什地区的河流含沙量进行预测。预测结果表明:ARIMA模型对喀什地区河流含沙量预测具有较好的适用性,计算相对误差在20%以内,相关系数在0.75以上。研究成果对于喀什地区河流含沙量预测具有较高的参考价值。(本文来源于《地下水》期刊2019年04期）
于秀凤,于保慧[2]（2016）在《加权马尔科夫链模型在水库含沙量预测中的应用研究》一文中研究指出本文用加权马尔科夫链模型预测水库含沙量,结合水库实测入库含沙量数据,分析加权马尔科夫链模型在水库含沙量预测精度。研究结果表明:加权马尔科夫链模型适用于水库含沙量的预测,在年尺度上预测值和实测值之间的相对误差在14.47%~19.25%,过程拟合系数0.7以上;在小时尺度上预测值和实测值之间的相对误差低于15%,过程拟合系数可达到0.65以上,预测精度符合入库含沙量预测规范的要求。研究成果对于水库含沙量预测方法提高参考价值。(本文来源于《东北水利水电》期刊2016年07期）
吴海波,刘银,石睿[3]（2015）在《基于小波神经网络模型的含沙量预测研究》一文中研究指出为了进一步提高BP神经网络对含沙量预测的精度,采用小波函数作为BP神经网络的隐含层节点传递函数。结果表明:该方法克服了单一BP神经网络易陷入局部收敛等缺点,提出的小波神经网络模型预测结果更接近实际值。(本文来源于《人民珠江》期刊2015年06期）
孙倩,曹恩,苏丹[4]（2015）在《基于神经网络模型预测黄河调水调沙期间含沙量程序设计》一文中研究指出一、研究背景黄河作为我国第二大河,水少沙多,水沙不平衡使黄河至今仍是最为复杂难以治理的河流。研究含沙量的预测,可为今后黄河流域水资源的统一调度管理,尤其是预防黄河下游再次出现断流提供科学的依据。人工神经网络与传统的方法相比具有不可替代的优势,它有很强的自学能力,具有很强的鲁棒性、容错性、非线性,在建立BP神经网络模型的基础上,对黄河下游调水调沙期间含沙量(本文来源于《科技与企业》期刊2015年23期）
覃星铭,蒋忠诚,罗为群,邓艳,赵一[5]（2015）在《漓江含沙量预测及侵蚀坡面径流调控模式研究》一文中研究指出为了探讨漓江含沙量变化及其流域内侵蚀坡面径流的调控对策,通过运用最小二乘支持向量机(LS-SVM)理论对漓江含沙量进行了预测,并依据漓江流域侵蚀坡面的类型、分布和侵蚀特征,分析研究了适用于漓江流域侵蚀坡面径流调控的技术方法。研究结果表明:基于LS-SVM所构建的预测模型能较准确快速的预测漓江含沙量;提出的4种径流调控技术模式具有分流、截沙、储水灌溉的生态功能,适用性强,对增强侵蚀坡面水土保持,解决漓江降沙减沙,缓解漓江生态环境压力具有重要的参考意义。(本文来源于《中国农村水利水电》期刊2015年11期）
温宗周,刘现华[6]（2015）在《基于BP算法的含沙量预测模型研究》一文中研究指出为提高水库泥沙含量预测的精度,综合考虑水温、水深、流速等因素对预测精度的影响,构建基于BP算法的含沙量预测模型.首先,选用实测的水温、水深、流速数据作为样本数据进行BP神经网络的训练,通过设置预测误差实现对预测模型的约束,完成了含沙量预测模型的构建.当需要进行含沙量预测时,则将测试数据导入到训练好的预测模型中得到含沙量的预测值。仿真结果表明,此含沙量预测模型获得的含沙量值与实测值之间的误差小,预测精度达到了预期目标.(本文来源于《西安工程大学学报》期刊2015年05期）
覃星铭,蒋忠诚,谢运球,杨奇勇,于奭[7]（2015）在《漓江含沙量特征及其对降雨响应的预测》一文中研究指出为进一步了解漓江流域含沙量日变化规律及降雨对含沙量的影响,监测并分析了2013年漓江监测点日均含沙量及其中上游地区的降雨量,统计数据表明2013年丰水期漓江的日均含沙量明显高于枯水期,丰水期含沙量占全年的85.3%以上,且日均含沙量与漓江中上游地区的日均降雨量显着正相关。同时,利用2013年漓江监测点日均含沙量及其中上游地区的降雨量数据构建BP神经网络模型,对比2013年6月实测和预测含沙量结果表明,以测量当天、前一天、前两天降雨量为输入神经元进行训练而获得的预测值的平均相对误差绝对值为7.16%、合格率为90%,符合预测精度要求,说明建立的BP模型结构合理,预测效果较好。研究结果可为漓江含沙量监测预报及漓江流域生态环境治理提供技术参考。(本文来源于《水电能源科学》期刊2015年09期）
苗芸,王文川,吴海波[8]（2012）在《基于PSO-BP模型的黄河兰州站含沙量预测》一文中研究指出为了提高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。(本文来源于《人民黄河》期刊2012年09期）
张袁,付强,王斌[9]（2012）在《基于自由搜索的水库入库含沙量预测模型》一文中研究指出水库泥沙淤积问题直接关系到水库的规模、寿命以及综合经济效益的发挥。入库水流含沙量是影响水库调度运行以及水库泥沙淤积的主要因素,目前国内结构简单、实用性较强的含沙量预测模型不多。以水库的入库站流量及上游站至入库站的区间流量为研究对象,提出了基于两个水文站流量的水库入库含沙量的预测模型,采用改进的自由搜索算法率定模型参数,并将模型应用于龚嘴水库的入库含沙量的预测。研究结果表明,构建的模型结构简单,参数率定便捷,预测含沙量的精度较高,为水库入库含沙量预测提供了一种简便适用的方法。(本文来源于《南水北调与水利科技》期刊2012年03期）
吴海波[10]（2012）在《黄土丘陵沟壑区水土保持区划与含沙量预测的研究》一文中研究指出水是生命之源，土是生存之本，水土资源是人类赖以生存和发展的基本物质条件，是经济社会发展的基础资源。随着人类社会经济的发展，人为导致的水土流失现象越来越严重，水土流失问题越来越受到政府和公众的关注，对水土流失问题的研究一直处于热点状态。本文以水土流失综合治理为主线，在此主线上对水土保持区划模型和含沙量预测模型展开研究。水土保持区划是在有限的水土资源中构建合理的综合防治空间布局，使有限的水土资源生产效益最大化，从而更好地规范区内水土流失治理方案；河流含沙量的多少是水土流失的最直接的反应，为了探索河流泥沙的变化规律而建立了含沙量预测模型，以便掌握水土流失治理程度。本文在查阅了大量文献和参考资料的基础上，综合分析了国内外水土保持区划和含沙量预测的现状及存在的主要问题。通过对黄土丘陵沟壑区的自然环境、社会经济情况、土地利用情况和水土资源流失等外部特征进行考虑，从综合农业生产、土地生产力、水文气象及土壤侵蚀等影响因素中选取了垦殖率、林草覆盖率、人口密度、蒸发量及土壤侵蚀面积比例等10个区划指标，并用主成分分析法检验每个指标对水土保持区划的影响程度。首次引入Bayes判别分析法进行水土保持区划，并成功运用于甘宁青黄土丘陵沟壑区的区域划分中，与按土壤侵蚀类型的区划结果进行了比较，解释了Bayes判别分析区划的合理性，给出了永靖县综合治理的对策和建议。以黄土丘陵沟壑区兰州水文站1967~1997年收集的数据作为研究对象，选取水位、年降雨量、年径流量和年输沙率作为年含沙量的自变量，用1967~1992年的数据作为原始样本，1993~1997年的数据作为测试样本，并用游程检验对年含沙量的年际变化的随机性进行了检验。采用BP神经网络智能算法对含沙量进行预测，并用粒子群算法、遗传算法和小波分析理论对BP神经网络进行改进，四种算法在对1993~1997年的年含沙量进行预测，未经改进的BP神经网络预测效果在四种预测模型中最差，粒子群神经网络和遗传神经网络两种耦合算法预测精度次之，以小波神经网络预测效果较高。通过对水土保持区划和含沙量预测为黄土丘陵沟壑区的水土流失治理提供服务。(本文来源于《华北水利水电学院》期刊2012-05-01）
含沙量预测论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文用加权马尔科夫链模型预测水库含沙量,结合水库实测入库含沙量数据,分析加权马尔科夫链模型在水库含沙量预测精度。研究结果表明:加权马尔科夫链模型适用于水库含沙量的预测,在年尺度上预测值和实测值之间的相对误差在14.47%~19.25%,过程拟合系数0.7以上;在小时尺度上预测值和实测值之间的相对误差低于15%,过程拟合系数可达到0.65以上,预测精度符合入库含沙量预测规范的要求。研究成果对于水库含沙量预测方法提高参考价值。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
含沙量预测论文参考文献
[1].艾克拜尔·吾迈尔.基于ARIMA模型的新疆喀什地区河流含沙量预测研究[J].地下水.2019
[2].于秀凤,于保慧.加权马尔科夫链模型在水库含沙量预测中的应用研究[J].东北水利水电.2016
[3].吴海波,刘银,石睿.基于小波神经网络模型的含沙量预测研究[J].人民珠江.2015
[4].孙倩,曹恩,苏丹.基于神经网络模型预测黄河调水调沙期间含沙量程序设计[J].科技与企业.2015
[5].覃星铭,蒋忠诚,罗为群,邓艳,赵一.漓江含沙量预测及侵蚀坡面径流调控模式研究[J].中国农村水利水电.2015
[6].温宗周,刘现华.基于BP算法的含沙量预测模型研究[J].西安工程大学学报.2015
[7].覃星铭,蒋忠诚,谢运球,杨奇勇,于奭.漓江含沙量特征及其对降雨响应的预测[J].水电能源科学.2015
[8].苗芸,王文川,吴海波.基于PSO-BP模型的黄河兰州站含沙量预测[J].人民黄河.2012
[9].张袁,付强,王斌.基于自由搜索的水库入库含沙量预测模型[J].南水北调与水利科技.2012
[10].吴海波.黄土丘陵沟壑区水土保持区划与含沙量预测的研究[D].华北水利水电学院.2012
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