刘国东
- 作品数：13 被引量：546H指数：11
- 供职机构：四川联合大学水电学院水利系更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中国博士后科学基金更多>>
- 相关领域：天文地球水利工程环境科学与工程自动化与计算机技术更多>>
- 傍河水源地地下水资源评价方法述评被引量：26
- 1998年
- 当前傍河水源地地下水资源评价的方法主要是水动力学方法和地下水管理模型，包括平面二维流模式、饱和三维流模式、饱和－非饱和流模式以及以这些水流模式为基础的地下水管理模型，其中以完整河流假设的平面二维流模式和非完整河流（实际河流）的三维流模式应用较为广泛。但平面二维流模式计算的开采量偏大，容易引起不良的环境影响，应推行使用饱和三维流甚或饱和－非饱和流模式预测傍河水源地地下水开采量。
- 刘国东丁晶
- 关键词：傍河水源地地下水资源水流模型
- 水质综合评价的人工神经网络模型被引量：123
- 1998年
- 为探讨水质综合评价的客观方法，以成都市金堂县东风水库水质资料为例，建立了地面水水质综合评价的ＢＰ网络和Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络模型。ＢＰ网络模型以单输出代替多输出可保证评价结果的唯一性。Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络更优于ＢＰ网络，既适用于定量指标的水质参数又适用于定性指标的水质参数。
- 刘国东黄川友丁晶
- 关键词：水质综合评价BP网络HOPFIELD网络
- 地下水动态并行预测方法被引量：10
- 1997年
- 本文首次提出了地下出动态并行预测的概念，采用人工神经网络技术使并行预测得以实现，两个算例演示结果表明，人工神经网络不但实现了并行预测而且还比传统的不用定性方法具有较高的预测精度。
- 刘国东丁晶
- 关键词：神经网络
- 傍河地下水与河水脱节机理研究被引量：13
- 1998年
- 用一个砂槽模型模拟地下水与河水脱节过程，观测脱节现象与渗流规律，再用饱和－非饱和流理论通过计算机对这些现象和规律进行理论模拟与验证。物理实验和理论模拟得到了相同的认识：地下水与河水脱节之前，河水浸润曲线是一条弯向河流的上凹曲线；脱节点不位于河床面而在河床以下的含水层内部；脱节后在河床下形成上下两个饱和层。
- 刘国东
- 关键词：地下水河水
- 应用人工神经网络求算含水层参数被引量：26
- 1997年
- 以各时刻的观测降深与流量的比值作为输入向量，含水层的导水系数T和储水系数S作为输出向量构成一个求算合水层参数的BP网络，用泰斯公式生成200个训练样本来训练网络，然后把一个实际的抽水试验资料加入到已训练好的网络中，输出的含水层参数（T和S）与配线法结果一致，展现了这种方法的实用性。
- 刘国东丁晶张翔
- 关键词：含水层参数神经网络抽水水文地质勘探
- 具有水文基础的人工神经网络初探被引量：51
- 1998年
- 人工神经网络是一种崭新的模拟技术，其中ＢＰ网得到了广泛的应用．然而，对于连续降雨径流模拟，ＢＰ网应用比较困难．本文提出了一种新的神经网络———水文模拟网络（ＨｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌｍｏｄｅｌｉｎｇｎｅｔｗｏｒｋＨＹＭＮ）．应用实例结果显示：该网络模拟效果较好．
- 杨荣富丁晶刘国东
- 关键词：神经网络BP网络水文预报
- 应用BP网络研究气候变化对雅砻江和嘉陵江流域水资源环境的影响被引量：14
- 1997年
- 气候变化对水资源的影响是一个重要的环境问题，应用人工神经网络方法建立了雅砻江和嘉陵江流域年均气温、年降水量与年径流之间的ＢＰ网络模型，利用建立的网络结构模拟了气温和降水变化对流域水资源环境的影响，结果表明气温增高和降水量减少将造成水资源量的大幅度减少。
- 刘国东丁晶
- 关键词：气候BP神经网络水资源环境
- 傍河强采地下水的渗透机理研究被引量：7
- 1997年
- 针对强采机理展开研究.首先制作一个砂槽实验模型模拟傍河强采地下水的物理过程,然后应用饱和-非饱和流理论建立其数学模型,通过计算机进行理论模拟.物理实验和理论模拟结果一致,并得到了一些新的认识和发现:剖面上的浸润曲线不是上凸的抛物线形状而是一条下凹曲线,随着傍河抽(排)水强度增大,地下水与河水产生脱节,脱节点不位于河床面而在河床下含水层内部;河床下形成上下两个饱和区.
- 刘国东李俊亭
- 水环境中不确定性方法的研究现状与展望被引量：70
- 1996年
- 水体环境是一个充满不确定性因素的系统,传统的随机数学、模糊数学和灰色系统三大不确定性方法已普遍应用于水质模拟、评价、预测和规划的各个方面,但各有侧重,不确定性的新方法新技术也在水环境中展开探索。展望未来,传统方法的对比和耦合研究、新理论新方法的普遍应用将成为未来水环境不确定性研究的热点。
- 刘国东丁晶
- 关键词：水环境水质评价
- 运用BP网络预测地下水位被引量：25
- 1997年
- 人工神经网络是一门新兴的交叉学科，是处理非线性问题的有效方法。本文把影响地下水位的因素集作为网络的输入向量，地下水位本身作为网络的输出向量，构成了预测地下水位的ＢＰ网络模型。一个实例的应用实践表明，用ＢＰ网络预测地下水位较准确地反映了客观实际，比其它方法如回归模型具有较高的拟合精度和预测精度。
- 刘国东丁晶
- 关键词：神经网络BP网络水位预测地下水
