基于人工神经网络的降雨径流模拟研究

针对水库径流难以预测的问题。采用改进的动量．自适应学习率调整BP神经网络方法,以南告水库作为研究对象,对水库的日资料进行径流模拟。并对该模型在径流模拟中的方法和难点问题进行分析和探讨。改进的BP模型模拟的结果与三水源新安江模型的模拟结果相比较,探讨改进的BP模型应用于水文模拟的可行性。研究结果表明,改进的BP模型用于水文模拟是可行的。     

地下水污染的灰色有限差分模型的修正解

在泰勒级数分析的基础上,对一维地下水污染的灰色模型求解过程中有限差分法的截断误差进行了修正,得到了修正后的灰色有限差分解.通过与解析解和没有修正的灰色解进行对比,表明没有修正的截断误差是不能忽略的.修正后的灰色数值解的灰带更窄而且更加合理.图1,参8.     

二维灰色水质模型在地下水污染模拟中的应用

针对地下水污染程度难以确定的问题,运用灰色系统理论与数值计算的方法,将对流弥散系数、渗流速度、以及衰减系数以灰参数的形式表示,建立了地下水污染的灰色数值模型,并给出了该模型的求解方法。在求解过程中,将有限差分法的截断误差进行了修正。结合地下水溶质运移问题的典型问题的示例,运用该模型进行了模拟计算。研究结果表明：在水文、水质资料较为缺乏的情况下,该模型能够模拟地下水污染的动态变化过程。