基于神经网络理论的水资源承载力研究

发布时间：2021-05-16 04:14

　　人工神经网络是复杂非线性科学和人工智能科学的前沿理论,目前在水资源承载力领域的应用研究还很少见。结合神经网络基本原理、方法与水资源承载力基本理论,建立水资源承载力与其影响因子间的定量关系模型———基于神经网络的水资源承载力耦合模型。以惠州市为研究区域,预测了未来水平年不同供水保证率下水资源承载力方案,反映了水资源对社会、经济和生态环境协调发展瓶颈作用;综合评估了研究区域现状和未来的水资源承载力状况,表明了区域水资源利用与社会经济发展匹配性程度。结果表明,神经网络理论能较好解决水资源承载力研究建模问题,计算结果较合理。 

【文章来源】：资源科学. 2007,(01)北大核心CSSCI

【文章页数】：7 页

【文章目录】：
1 引言
2 基于神经网络理论的水资源承载力耦合模型
    2.1 模型原理
    2.2 模型构架
        (1) 总体构架。
        (2) 神经网络构架。
    2.3 指标体系构建
3 模型的实证研究——以惠州市为例
    3.1 研究区域概况
    3.2 惠州市水资源承载力预测计算
        3.2.1 神经网络建模资料
        3.2.2 模型训练与测试
        3.2.3 预测计算
        3.2.4 预测结果合理性分析
    3.3 惠州市水资源承载力等级评价
        3.3.1 训练样本生成[7]
        3.3.2 模型训练与测试
            (1) BP神经网络拓扑结构的确定。
            (2) BP神经网络的训练。
            (3) BP神经网络训练结果。
        3.3.3 惠州市水资源承载力等级评价
            (1) 研究区域水资源承载力等级评价指标原始数据。
            (2) 神经网络模型计算结果。
            (3) 水资源承载力等级评价结果合理性分析
4 结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]区域水资源可持续利用评价的神经网络方法[J]. 楼文高,刘遂庆.  农业系统科学与综合研究. 2004(02)
[2]水资源可持续承载能力概念及研究思路探讨[J]. 张丽,董增川,张伟.  水利学报. 2003(10)
[3]西北地区水资源承载力分析预测与评价[J]. 朱一中,夏军,谈戈.  资源科学. 2003(04)
[4]区域水资源承载能力综合评价──—主成分分析法的应用[J]. 傅湘,纪昌明.  长江流域资源与环境. 1999(02)
[5]基于SD模型的干旱区城市水资源承载力预测研究[J]. 王建华,江东,顾定法,齐文虎,唐青蔚.  地理学与国土研究. 1999(02)
[6]干旱区水资源承载能力综合评价研究——以新疆和田河流域为例[J]. 许有鹏.  自然资源学报. 1993(03)



本文编号：3188952