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为提高叶尔羌河中长期径流预测精度,基于小波分析的基础上建立遗传算法优化BP神经网络的耦合模型,对60年叶尔羌河年径流时间序列进行研究。结果表明:耦合模型综合了两者的优势,在保留神经网络优良非线性拟合能力的同时,又融入遗传算法的容错性和全局搜索能力,提高预测径流时的学习速度和泛化能力。在对年径流进行预测时,其预测平均误差为-2.69%,而采用传统单纯的BP神经网络模型预测的平均误差为-10.25%。从预测误差检验以及模型的对比结果可知此模型合理、可行,因此该算法有助于解决叶尔羌河中长期径流预测问题。 相似文献
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关于中国1:100万数字地貌制图若干问题的讨论 总被引:2,自引:2,他引:0
讨论近年"中国1:100万数字地貌制图"工作中存在的一些问题,认为该工作在分类方案和技术流程上尚存在可改进之处,尤其是对"山地的完整性"的解释和规范,容易产生编图操作困难、图斑界线勾画随意性增大以及编图结果有可能与实际背离的问题。主要分析了地貌类型(单元)完整性与地貌实体(单元)完整性的区别,划分地貌类型时应如何考虑海拔高度与地形起伏度,低、中、高山概念的局限和不适用,复合型成因类型中现代地貌过程的表示等问题。强调指出,地貌图的制图对象是地貌类型而不是地貌实体,有关"保持山地完整性"的规定是不适用的。同时,还在现有地貌分类方案基础上给出了一个改进方案。 相似文献
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