陕西省教育厅科研计划项目(04JK231)
- 作品数:3 被引量:7H指数:2
- 相关作者:薛小杰黄四霞高凡雷艳张泽中更多>>
- 相关机构:西安理工大学长沙理工大学西北大学更多>>
- 发文基金:国家自然科学基金陕西省教育厅科研计划项目更多>>
- 相关领域:天文地球环境科学与工程水利工程更多>>
- 基于博弈论的水库补偿效益可拓分析被引量:3
- 2010年
- 以黄河干流梯级水库补偿效益分配方案评价为例,尝试将可拓评价方法应用于水库补偿效益评价领域。通过建立多指标的可拓评价模型和评价指标体系,依次确定评价指标体系各等级的经典域、节域,以及待评物元,并针对可拓评价方法中存在的权重不能满足多方参与的不足,采用基于博弈论的综合赋权法确定权重,将评价结果与层次分析法及突变评价法评价结果进行比较。结果表明:与传统方法相比,可拓评价方法在待评方案同时缺水情形下,将增发电量方案设置为最优推荐方案,符合现实需要,满足目标要求,其方法合理、可行,是一种处理复杂的多指标评价问题的有效方法,不仅可以用于水库补偿效益评价,还可用于其他多指标决策问题评价领域研究,具有一定的普适性。
- 薛小杰高凡王慧
- 关键词:博弈论水库效益物元黄河干流
- 改进IGA-GP方法在流域需水预测中的应用--以黄河流域为例被引量:2
- 2008年
- 遗传算法是借鉴生物学的自然选择和遗传进化机制,通过作用于染色体上的基因寻找优良的染色体,求到待解问题最优解的一个近似解。针对遗传算法易陷入局部最优解的不足,采用改进的遗传算法(IGA)与遗传编程(GP)相结合,建立有广泛搜索能力和很强的局部精化能力的IGA-GP算法,将该算法应用于BP神经网络的优化,优化的原理是运用GP自动生成BP正向计算过程中隐含层到输出层的函数关系式,此函数关系式可随着训练样本的变化而自动调整,使得新加入的样本影响已学习完的样本的问题得到最终解决,因而可进一步增强BP网络的自适应能力和抗干扰能力;同时用IGA代替BP的反向传播算法,加快收敛速度和克服BP易陷入局部最优的不足,从而实现了对BP神经网络的优化。并在此基础上建立了黄河流域需水预测模型,误差分析结果显示,IGA-GP算法预测结果最大误差为2.894%,最小误差为0.088%,满足误差精度不大于5%的要求,而没有优化的BP神经网络拟合结果最大误差为8.314%,最小误差为0.832%,不满足预测精度要求,证明该IGA-GP模型具有较高的预测精度。鉴于此,通过IGA-GP的算法对黄河流域2010、2020及2030水平年工业、农业、生活及生态需水量进行了预测。
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- 关键词:遗传编程黄河流域需水预测
- 河流生态流量的生态积分探讨被引量:2
- 2009年
- 【目的】探讨更好地度量河流流量生态效益的单位、核算参照值和计算方法。【方法】针对河流径流量生态效益参照值选取困难,将河流流量生态效益理解为生态效用,借鉴Tennant描述的河流生态流量与栖息地质量关系的思想,给出河流径流生态积分概念、内涵和计算公式,用来衡量河流流量生态效用大小,用生态积分表示河流径流流量的生态效益。最后,以黄河龙羊峡和刘家峡水库2003年调度为例进行了方法检验。【结果】2003年黄河龙羊峡和刘家峡梯级水库对花园口站非汛期的生态基流补偿效益为289.4亿生态积分,其中龙羊峡对花园口站生态基流补偿效益为197.5亿生态积分,刘家峡对花园口站生态基流补偿效益为91.9亿生态积分。【结论】河流径流生态积分度量对径流生态效益进行定量衡量,用生态分弥补了衡量河流生态基流效益的参照值缺失,可以对水库生态调度等进行合理评价。
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- 关键词:生态基流水库调度