杨娜
- 作品数：14 被引量：59H指数：4
- 供职机构：东北农业大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家教育部博士点基金国家科技支撑计划更多>>
- 相关领域：水利工程农业科学自动化与计算机技术经济管理更多>>
- 浅谈“黑龙江省鸡西市水稻生产基地”渠道衬砌设计
- 2011年
- 灌溉渠系采用砼U型槽结构具有防渗效果好,输水能力强,抗冻胀,节省渠道占地等优点,它的实施能够提高农业收入,对灌区建设起着积极的推动作用。
- 陈志成李全友杨娜
- 关键词：节水灌溉
- 论佳木斯市滨水城市建设城市水系规划的必要性及原则被引量：1
- 2012年
- 佳木斯市滨水城市建设中水系规划意义重大,如加以实施,它将成为佳木斯市由工程水利向城市水利、环境水利、生态水利、民生水利等现代水利转变的关键节点性工作。水系规划的原则是指导和控制佳木斯市滨水城市水系规划工作的大纲,为更好的达到目标指出了方向。
- 杨娜李荣东吴晓东
- 关键词：滨水城市水系规划
- 洪灾经济损失快速评估的混合式模糊神经网络模型被引量：17
- 2008年
- 针对洪水灾害和洪灾损失评估的特点,采用混合式模糊神经网络数学模型对一典型流域洪灾经济损失进行评估,并且与BP网络评估损失模型进行了比较。虽然混合式模糊神经网络模型在洪水经济损失评估中是初次尝试,但评估结果表明模型从收敛速度和评估精度都取得了较好的效果,为洪水经济损失评估提供了新的方法、新的思路。
- 王宝华付强冯艳杨娜
- 供水监测系统在中大型灌区中的布设及作用
- 2010年
- 从灌区提高用水效率和保护水资源角度,论述了灌区供水监测系统在灌区建设的必要性,并结合桦川县新河宫灌区实际阐述了灌水监测系统在灌区的布设以及在灌区管理科学发展中所产生的作用。
- 杜君李荣东杨娜
- 关键词：灌区水资源用水效率用水管理
- 连续蚁群算法在水稻灌溉制度优化中的应用被引量：17
- 2010年
- 为构建一种新的连续蚁群遗传算法,将优化连续空间变量的蚁群算法与实码加速遗传算法耦合,用蚁群算法将解空间分解成若干子空间,使解的范围均匀而广泛,为找到全局最优解奠定良好基础,且信息素的不断正反馈使问题向着更优解的方向逼近。综合二者的各自特点,通过对查哈阳灌区2006年水稻灌溉制度的优化,检验了该模型不但应用简便,且求解结果精度高、速度快,同时它的出现为制定合理的灌溉制度、提高水利用率提供科学依据,为优化领域提供新思路。
- 杨娜付强李荣东刘振昌马振侠
- 关键词：农业灌溉蚁群算法遗传算法灌溉制度
- 基于佳木斯市英格吐河水系生态水量的控制与保障
- 2012年
- 以佳木斯市区内英格吐河水系为例,对其生态景观需水量进行了计算,根据河道天然来水,对水系进行以旬为时段的水量平衡,并采用大头山泵站间歇期补水的保障措施来满足水系的缺少量,因此,对市区内河水系生态水量的计算及平衡,可作为佳木斯市营造城市滨水空间规划依据参考决策之一。
- 李荣东杨娜安忠伟
- 黑龙江省集贤县西瓜生产调研与发展建议
- 西瓜是高效的园艺作物之一，在中国园艺作物中占有重要的地位，各地均有种植，西瓜成为以种植业为主要经济来源的广大农民快速增收致富的有效途径，黑龙江省集贤县作为全国313个西瓜产业重点县之一，具有种植历史悠久，自然条件优越，交...
- 杨娜
- 关键词：西瓜产业
- 蚁群算法在水科学中的应用研究进展被引量：4
- 2007年
- 蚁群算法是优化领域中相对较新的一种随机启发式搜索算法,通过模拟蚂蚁的觅食行为来解决复杂组合优化问题,是迄今为止昆虫算法中较为成功的例子。主要介绍了蚁群算法的生物原理及其算法的基本模型,对近些年来蚁群算法在水土资源新领域中的多种应用研究进行了分析与归纳,并指出了存在的问题及其研究展望。
- 杨娜付强李荣东
- 关键词：蚁群算法水土资源
- 蚁群算法在泄水建筑物下游收缩断面水深计算中的应用被引量：2
- 2008年
- 蚁群算法是一种模拟进化算法,初步研究表明该算法具有许多优良性质。针对溢流坝下游收缩断面水深计算中存在计算繁琐,精度不高等问题,应用连续性空间优化问题的蚁群算法模型来求解溢流坝下游收缩断面水深,并将该方法与遗传算法及传统的计算方法进行比较。结果表明,蚁群算法具有直观、简便、快速、实用性强等优点,是一种较为优秀的全局优化方法。
- 李荣东杨娜
- 关键词：水深计算消能溢流坝
- 小波神经网络模型的改进及其应用被引量：15
- 2009年
- 将优化函数的连续型蚁群算法与小波神经网络耦合,用蚁群算法优化神经网络的权值和小波参数,找到蚁群算法中信息素更新的最佳衡量标准,且建立了基于蚁群优化的小波神经网络模型,旨在准确预测水稻需水量,为制定合理的灌溉制度、提高水利用率提供科学依据.通过对三江平原富锦市1985至2001年的井灌水稻区全生育期需水量预测检验,确定网络结构为6-12-1,训练最大次数20次时网络收敛,误差精度达到0.0024.研究结果表明,该模型不但计算简便,而且具有较强的逼近能力、较快的收敛速度和较好的预报精度,并且为网络模型的参数优化提供一种新方法,也为预测、预报的研究拓宽新思路.
- 杨娜付强王淑丽李荣东朱萍萍张少坤杨先野
- 关键词：小波神经网络蚁群算法需水量参数优化
