水资源与水电工程科学国家重点实验室开放研究基金(2005B020)
- 作品数：3 被引量：21H指数：1
- 相关作者：冯杰邢贞相尚熳廷刘佩贵闫海更多>>
- 相关机构：武汉大学河海大学东北农业大学更多>>
- 发文基金：水资源与水电工程科学国家重点实验室开放研究基金霍英东青年教师基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：农业科学天文地球更多>>
- 大孔隙土壤与均质土壤水分特征曲线比较研究被引量：19
- 2009年
- 利用离心机法测定了0～20cm、20～40cm原状土柱和均质土柱(扰动土)的土壤水分特征曲线,并用VanGenuchten模型对所测得的数据进行拟合得到拟合参数,对比了含有大孔隙的原状土柱和不含大孔隙的均质土柱的土壤水分特征曲线,分析说明了原状土柱中大孔隙对土壤水分特征曲线形状及其拟合参数以及田间持水量和凋萎系数等水分常数的影响,指出了用均质土测得的土壤水分特征曲线指导农田灌溉时需要注意的问题。
- 冯杰尚熳廷刘佩贵
- 关键词：大孔隙土壤水分特征曲线VANGENUCHTEN模型
- Nash模型参数不确定性分析及概率洪水预报被引量：1
- 2010年
- 针对通常水文预报过程参数的不确定性问题,利用贝叶斯理论,结合自适应采样的马尔可夫链蒙特卡罗方法来研究Nash模型参数的不确定性,并进行概率洪水预报。实例研究表明,该方法能充分利用已知的后验信息获取Nash模型参数的不确定性,得到其后验分布。根据获得的参数后验分布可实现概率洪水预报,同时给出各时刻洪水流量的均值和方差的预报值,为估计各种防洪决策的风险提供了依据。
- 邢贞相芮孝芳刘方贵冯杰
- 关键词：参数不确定性自适应采样
- 基于AM-MCMC的RAGA-BP网络在灌区水质评价中的应用被引量：1
- 2008年
- BP神经网络模型用于水质进行评价的研究已经很多,然而,传统的BP神经网络无法考虑相邻水质级别临界处的模糊性,评价指标较多时运行速度慢,且由于训练样本少和代表性差,评价结果精度不高。建立了基于AM-MCMC算法的RAGA-BP模型,利用RAGA能够选出最优的BP网络初始结构;AM-MCMC算法模拟足够的代表性好的样本为BP网络训练所需,用于灌区的水质评价。实例研究表明,与传统的BP网络相比,基于AM-MCMC的RAGA-BP网络收敛速度提高约20%,评价结果与实际水质比较更为客观、合理。基于AM-MCMC的RAGA-BP模型能考虑相邻水质级别临界处的模糊性,克服训练样本少的缺点生成足够的代表性好的样本,快速有效地对灌区水质进行评价。此外,基于AM-MCMC的RAGA-BP模型还可用于洪灾损失评价、地震灾害评价及其他评价问题,具有广泛的实用性。
- 冯杰邢贞相闫海付强
- 关键词：BP
