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李帅莹

作品数:13 被引量:243H指数:4
供职机构:辽宁省水利水电勘测设计研究院更多>>
发文基金:引进国际先进农业科技计划辽宁省教育厅科技攻关项目辽宁省优秀青年科技人才培养基金更多>>
相关领域:农业科学水利工程环境科学与工程理学更多>>

文献类型

  • 13篇中文期刊文章

领域

  • 8篇农业科学
  • 3篇水利工程
  • 2篇环境科学与工...
  • 1篇理学

主题

  • 9篇参考作物
  • 7篇神经网
  • 7篇神经网络
  • 7篇腾发量
  • 7篇作物腾发量
  • 7篇参考作物腾发...
  • 6篇网络
  • 5篇BP神经
  • 5篇BP神经网
  • 5篇BP神经网络
  • 4篇腾发量预测
  • 3篇网络模型
  • 2篇灾害
  • 2篇支持向量
  • 2篇支持向量机
  • 2篇神经网络模型
  • 2篇向量
  • 2篇向量机
  • 2篇涝灾
  • 2篇旱涝

机构

  • 11篇沈阳农业大学
  • 3篇辽宁省水利水...
  • 1篇河海大学

作者

  • 13篇李帅莹
  • 10篇迟道才
  • 7篇于淼
  • 7篇刘丽
  • 6篇曹洁萍
  • 2篇马宗正
  • 2篇崔屾
  • 2篇孟丽丽
  • 1篇张瑞
  • 1篇梁凤国
  • 1篇王晓瑜

传媒

  • 4篇沈阳农业大学...
  • 3篇农业科技与装...
  • 2篇中国农村水利...
  • 2篇人民长江
  • 2篇东北水利水电

年份

  • 2篇2016
  • 1篇2011
  • 4篇2009
  • 6篇2008
13 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
基于灰色组合模型的参考作物腾发量预测被引量:8
2008年
参考作物腾发量(ET0)是制定灌溉用水计划、水量分配计划的最基本、最重要内容之一,其精确预测可以提高灌溉预报的精度。针对GM(1,1)模型在原始数据变化幅度较大且趋势不明显时预测效果差的情况,提出了用人工神经网络对GM(1,1)模型的残差系列进行修正的组合模型,并将其应用于鞍山地区参考作物腾发量预测中。预测结果表明,该方法具有较高的预测精度,同时也指出了其存在的不足之处,有待今后加以解决,以进一步提高其预测的稳定性。
刘丽迟道才李帅莹曹洁萍
关键词:参考作物腾发量GM(1,1)模型BP神经网络模型
LVQ学习矢量量化神经网络模型在旱涝预测中的应用被引量:2
2009年
旱涝灾害的预测对预防灾害和保护环境有着重要的作用。运用神经网络中LVQ学习矢量量化神经网络建立了旱涝预测模型,模型输入层神经元数目为3,输出层神经元数目为1,隐含层神经元数目采用实验法,最终确定为7。预测结果表明:该方法与传统的预测方法及BP神经网络相比,具有更强的容错性和鲁棒性,预测精度较高且计算简单等优点。
迟道才曹洁萍刘丽李帅莹
关键词:旱涝灾害神经网络
基于粒子群优化的BP网络模型在旱涝预测中的应用被引量:3
2009年
旱涝预测为旱涝灾害防御措施的研究提供重要的依据。运用PSO优化的BP神经网络建立了旱涝预测模型。PSO优化的BP神经网络既发挥了BP神经网络在预测领域的优点,同时又结合了PSO算法全局搜索能力强、收敛速度快等特点进行预测。预测结果表明:辽宁省本溪地区11年实测数据对PSO优化的BP神经网络模型进行验证,PSO优化的BP神经网络模型的预测结果明显好于未经优化的,模型精度得到了一定程度的提高,能满足本溪地区旱涝预测的实际需要。
曹洁萍迟道才刘丽李帅莹于淼
关键词:旱涝灾害粒子群优化算法BP神经网络
铁矿采选工程用水合理性分析
2016年
文章阐述了项目用水合理性的分析过程、论证方法,并对配水方案进行了优化;最终确定合理取用水量,为无对应用水定额条件下的用水合理性分析提供了依据。
李帅莹
α-加权模糊线性回归模型在参考作物需水量预测中的应用被引量:3
2008年
建立了一种回归系数为对称三角模糊数的α-加权模糊线性回归模型,以辽宁省锦州市为例,把该地区1957~1996年参考作物需水量作为历史样本,运用模型预测1997~2006年的参考作物需水量。与传统线性回归和模糊线性回归预测进行比较,结果表明:该模型能够实现历史数据"重近轻远"的预测效果,进一步提高预测精度,减小预测误差,为制定科学的节水灌溉制度和地区节水灌溉规划提供重要的科学依据。
孟丽丽迟道才崔屾李帅莹于淼
关键词:参考作物需水量
基于天气预报估算参考作物蒸发蒸腾量的预测模型比较被引量:2
2008年
参考作物蒸发蒸腾量(ET0)是计算作物需水量和进行灌溉预报的基础要素。利用天气预报可测因子和Penman Monteith公式计算ET0,分别建立多元线性回归模型(MLR)和自适应神经模糊推理系统模型(ANFIS),两种方法的估算值与Penman Monteith公式计算值没有明显的差异,自适应神经模糊推理系统预测值相对于多元线性回归模型具有整体吻合度好,相关性高。两种预测模型的输入项完全可以从当前短期气象预报中获得,程序运行操作简单,具有实用价值,为实时灌溉预报提供了理论基础。
迟道才王晓瑜张瑞刘丽李帅莹崔屾
基于Elman和BP神经网络的逐月参考作物腾发量预测被引量:5
2008年
参考作物腾发量是估算作物蒸发蒸腾量的关键参数,它的准确预测对提高作物需水预报精度具有十分重要的意义。由于参考作物腾发量随时间变化具有一定的动态特性,将动态的Elman神经网络引用于参考作物腾发量预测中,并以铁岭市为例,对比分析了Elman模型与BP模型的预测结果。分析表明:Elman模型不仅能反应系统的动态特性,还具有比BP模型更高的预测精度、逼近性和稳定性。
李帅莹迟道才刘丽曹洁萍孟丽丽于淼
关键词:参考作物腾发量ELMAN神经网络BP神经网络
鞍山地区参考作物腾发量演变特征被引量:1
2008年
采用鞍山地区4个气象站1958—2006年的气象资料,应用Penman-Montieth公式计算参考作物腾发量(ET_0),并对ET_0的年际变化特征、季节变化特征及趋势进行了分析。结果表明,49 a来鞍山地区的ET_0值呈缓慢下降趋势。
刘丽迟道才李帅莹曹洁萍于淼
关键词:ET0年变化季变化
Mann-Kendall检验方法在降水趋势分析中的应用研究被引量:213
2008年
采用本溪地区4个气象站1958—2006年间气象资料,应用Mann-Kendall检验方法对降水量的年际变化特征、月际变化特征及趋势进行分析,并进行突变性检验。结果表明:近50 a本溪地区降水量随时间呈上升趋势变化;本溪站和草河口站降水量发生突变,分别是1978年、1986年和1976年。
曹洁萍迟道才武立强刘丽李帅莹于淼
关键词:降水量突变
Elman、LS-SVM方法在ET_0预测中的对比分析
2011年
参考作物腾发量(ET0)是估算作物腾发量的关键参数,其准确预测对提高作物需水预报精度具有十分重要的意义。Elman神经网络是BP网络的改进结构,具有适应时变性的特点;最小二乘支持向量机(LS-SVM)是支持向量机(SVM)的一种优化算法,它基于结构风险最小化准则,可兼顾模型的经验风险和推广能力。将两种方法应用于参考作物腾发量预测中,并以铁岭市为例,对比分析LS-SVM模型与Elman模型的预测值。结果表明:LS-SVM模型学习速度快,具有比Elman模型更高的模拟性能和预测精度,更适合参考作物腾发量的预测。
李帅莹
关键词:参考作物腾发量支持向量机神经网络LS-SVMELMAN神经网络
共2页<12>
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