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基于人工神经网络模型的关中地区用水量的预测
杨雪菲;粟晓玲;马黎华
【期刊名称】《节水灌溉》
【年(卷),期】2009()8
【摘要】未来用水量的预测对制定区域宏观经济发展规划、水资源规划以及水资源合理配置等具有重要的指导意义,为区域经济的可持续发展提供重要保障。
在1986-2005年的用水量演变分析基础上,选取出城镇人口、灌溉面积、GDP、耕地面积、降水量和ET06个驱动力因素,建立了基于驱动力因子的用水量预测的人工神经网络BP模型,并对关中地区2006-2020年的用水量进行预测。
【总页数】3页(P4-6)
【关键词】关中地区;用水量预测;BP模型
【作者】杨雪菲;粟晓玲;马黎华
【作者单位】西北农林科技大学水利与建筑工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TV212.2
【相关文献】
1.山东省人均用水量预测模型研究——基于多元线性回归和BP神经网络模型 [J], 赵黎明;赵岩
2.预测城市用水量的人工神经网络模型研究 [J], 俞亭超;张土乔;毛根海;吴小刚
3.基于PCA-RBF神经网络模型的城市用水量预测 [J], 高学平;陈玲玲;刘殷竹;孙博
闻
4.山东省人均用水量预测模型研究——基于多元线性回归和BP神经网络模型 [J], 赵黎明;赵岩;
5.基于BP神经网络模型的用水量预测研究 [J], 左燕霞;徐振辞;聂建中;马香玲
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基于人工神经网络的交通流量预测研究近年来，随着城市化进程的加速，城市交通流量也随之增加，导致城市交通堵塞现象愈加普遍，如何准确预测城市交通流量，对于城市交通管理具有重要意义。
人工神经网络技术具有较好的预测效果，成为城市交通流量预测的研究热点。
一、人工神经网络人工神经网络(ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS)简称ANN，是一种模拟人类神经网络的计算机程序。
其它一些技术，如线性回归、逻辑回归等，都需要对数据的分布进行一些假设，但是神经网络这样的模型没有特别的假设，因而可以适用于大部分的模型。
人工神经网络的基本结构由输入层、隐藏层和输出层构成。
通过学习数据集，神经网络能够对模型进行训练并且优化模型参数，从而实现预测目标。
二、交通流量预测交通流量是交通运输领域中的一个重要指标，具体指单位时间内通过某个道路或交通路段的车辆数量。
交通流量预测旨在对未来某一时间段的交通流量进行预测，便于交通管理部门进行流量管控。
目前常用的交通流量预测方法包括传统的时间序列模型、回归模型和神经网络模型等。
但是传统模型需要对数据的平稳性、线性假设等进行一些假设，使得预测精度受到一定的影响。
而神经网络模型可以处理非线性问题，具有良好的拟合性能，可以更好地预测交通流量。
三、基于神经网络的交通流量预测方法针对神经网络模型在交通流量预测中的优点，研究者们提出了许多方法。
主要分为单一神经网络模型方法和组合神经网络模型方法。
1. 单一神经网络模型方法单一神经网络模型方法主要指使用一个神经网络模型进行预测。
研究人员使用通常使用BP神经网络模型、RBF神经网络模型、Elman神经网络模型等进行交通流量预测。
BP神经网络是一种比较常见的前向神经网络，在预测过程中，BP神经网络需要对训练数据进行学习，调整权重和偏置，从而进行预测。
RBF神经网络具有良好的拟合和泛化性能，在预测过程中，可以通过调整网络的参数进行优化。
Elman神经网络是一种具有反馈连接的神经网络，在预测过程中，可以利用过去的预测结果来预测当前的流量。
基于BP神经网络的场次洪水河道沙量预报
何斌;张澎辉;梁国华;刘皓
【期刊名称】《南水北调与水利科技》
【年(卷),期】2015(013)003
【摘要】针对日益严重的河流泥沙问题,掌握河流泥沙的影响因素和泥沙的变化过程是泥沙治理的关键.以神经网络模型为基础,建立场次洪水沙量预报模型,对多沙河流的洪水挟沙量进行预报,并取得较好的预报效果.选择辽西北多沙河流大凌河作为研究实例,首先将1984年-1998年间的29场历史实测洪水资料进行分析,得到影响下游沙量的主要因素;然后,通过神经网络模型建立上游影响因素与下游沙量之间的关系;最后,选取其中6场洪水资料进行验证.模型计算结果表明,计算结果与实测结果误差在合理范围之内,精度符合要求,可以用于下游沙量的预报.
【总页数】4页(P406-408,416)
【作者】何斌;张澎辉;梁国华;刘皓
【作者单位】大连理工大学水利工程学院,辽宁大连116023;大连理工大学水利工程学院,辽宁大连116023;大连理工大学水利工程学院,辽宁大连116023;大连理工大学水利工程学院,辽宁大连116023
【正文语种】中文
【中图分类】TV124
【相关文献】
1.基于BP神经网络的闽江上游洪水预报 [J], 袁健;陈丽侠;耿宝江
2.基于BP神经网络和遗传算法的丰满水库洪水预报模型研究 [J], 李成林;杨斌斌
3.基于BP神经网络的尼尔基水库短期洪水预报研究 [J], 刘涛;孟凡龙;胡宝军
4.基于BP神经网络模型的昌江流域洪水预报 [J], 钟聪;王永文;刘卫林;吴美芳;程永娟
5.基于误差修正的BP神经网络模型在河道洪水预报中的应用 [J], 戴会超;何文社;曹叔尤
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基于神经网络的水闸控制策略优化研究水闸是一种用来调节河流水位和流量的重要设备，在农业、工业、灌溉、防洪等方面都有着广泛的应用。
如何高效地控制水闸的开度，让其更加适合实际需要，一直是一个亟待解决的问题。
随着人工智能的发展，人们开始借助神经网络技术来改进和优化水闸控制策略，以期实现更加高效和智能的水资源管理。
本篇文章将介绍基于神经网络的水闸控制策略优化研究。
1. 神经网络神经网络是一种仿生计算模型，它模仿人脑神经元之间的连接方式和传递规律，用于解决复杂问题。
它由大量的神经元和相互连接的神经元层组成，可在不断学习的过程中寻找规律和解决问题。
其中的前馈神经网络是水闸控制策略优化中常见的一种模型。
2. 水闸控制策略优化水闸的控制策略优化是指通过调节水位、流量等参数，控制水闸的开度和放水量，以实现水资源的高效利用、保障农业生产和环境保护等目标。
传统的水闸控制策略主要依靠经验和规则，缺乏智能化和自适应性。
而基于神经网络的水闸控制策略优化，可以更加精确地判断当前水文数据、累积水位等参数，进而调节水闸的开度，提高水资源的利用效率。
3. 神经网络的应用神经网络技术在水闸控制策略优化中的应用，主要体现在以下几个方面：（1）数据分析：结合各个水文站点上报的数据，通过神经网络训练模型，分析当前的水文数据，预测未来的水文状况，为水闸的控制提供更加科学的依据。
（2）水闸控制：通过神经网络模型的精准判断，设计相应的控制算法，实现对水闸开度的智能调节，确保水闸能够更好地满足实际需求。
（3）模型优化：针对神经网络模型的参数和拓扑结构进行优化，提高模型的准确度和学习效率，从而提高水闸控制策略的优化和智能化程度。
4. 实现效果基于神经网络的水闸控制策略优化，在实际应用中表现出了良好的效果。
通过对各个水文站点上报的大量数据进行分析和学习，神经网络可以更加精准地预测未来的水文状况，从而实现对水闸开度的智能化调节。
在不断学习和优化的过程中，它可以适应不同的水文条件和需求，实现更加高效和智能的水资源管理。
使用人工神经网络rn预报河道流量
佚名
【期刊名称】《水利水电快报》
【年(卷),期】2001(022)001
【摘要】影响河道流量的物理过程极为复杂，且具有不确定性。
因此，要用确定性模型进行拟合则相当困难。
不过，这类问题可利用人工神经网络(ANN)法加以有效解决。
ANN能够适应输入-输出模式的复杂性，而且随着数据越来越多，其精度也会随之上升。
【总页数】4页(P30-33)
【正文语种】中文
【中图分类】P332.4
【相关文献】
1.基于人工神经网络的湘江最大洪峰流量中、长期预报 [J], 胡国华;宋荷花;李正最
2.孔板质量流量计测量流量的误差分析rn——与研究、使用孔板流量计的同行商榷 [J], 曹金蓉;林天钱
3.人工神经网络与遗传算法在河道洪水预报中的应用 [J], 苑希民;李鸿雁
4.人工神经网络结合SWAT模型在河道径流量预测中的应用 [J], 王福振;
5.人工神经网络结合SWAT模型在河道径流量预测中的应用 [J], 王福振
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BP人工神经网络在闸坝调度管理能力评价中的应用马科;刘建;孙海胜【期刊名称】《计算机系统应用》【年(卷),期】2017(026)012【摘要】闸坝调度对于水资源的利用、保护、治理等具有十分重要的作用,本文以闸坝为基本研究单元,构建单一闸坝的调度管理能力评估指标体系,基于BP人工神经网络构建闸坝调度管理能力评估模型.最后以淮河流域的沙颍河闸坝群为例,进行实例分析验证了提出模型的可行性.%The dam's dispatching plays an important role in the utilization,protection and management of water resources.The dam is used as the basic assessment unit to build dispatching and management ability evaluation index system of a single dam,to build the model based on BP artificial neural networks for dam's dispatching and management ability evaluation.Finally,taking main dams on Huaihe river for example,the model is applied to verify samples,and the results show that the dam's dispatching and management ability evaluation model based on BP neural networks is a reasonable and feasible forecasting model.【总页数】7页(P250-256)【作者】马科;刘建;孙海胜【作者单位】中国科学技术大学管理学院,合肥230026;淮河流域水资源保护局,蚌埠230000;中国科学技术大学计算机科学与技术学院,合肥230026【正文语种】中文【相关文献】1.水库群与闸坝联合调度对水质的影响评价 [J], 李伟;刘冬梅;李趋2.构建淮河流域闸坝联合调度能力综合评价指标体系 [J], 喻光晔;水艳;李丽华3.闸坝生态调度效果多层次模糊综合评价 [J], 徐建新;刘宏利;李彦彬;4.绿色供应链管理在河道闸坝生态调度中的应用研究 [J], 赖新河;卢玉丽;赖宏伟5.绿色供应链管理在河道闸坝生态调度中的应用研究 [J], 赖新河;卢玉丽;赖宏伟因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
人工智能在水利工程管理中的应用孙恩明发布时间：2023-05-17T04:57:36.497Z 来源：《工程建设标准化》2023年5期作者：孙恩明[导读] 水利工程作为国家基础设施体系的重要组成部分，在保障防洪安全、确保水资源稳定供应、维护经济社会可持续发展等方面发挥着重要作用。
安徽省宿州市萧县水利局安徽省宿州市 235200摘要：水利工程作为国家基础设施体系的重要组成部分，在保障防洪安全、确保水资源稳定供应、维护经济社会可持续发展等方面发挥着重要作用。
为进一步彰显水利工程的经济价值和社会价值，有必要充分利用人工智能等先进技术手段，有效提升水利工程的管理水平和内在价值，不断推进水利治理体系和治理能力现代化建设。
关键词：水利工程；人工智能；工程管理；应用1人工智能的概念所谓人工智能技术，是指在当代科技发展中充分利用先进的互联网技术和模拟计算技术。
通过机器操作，模拟人的意识进行固定思维，成为一种动作技术。
目前人工智能的应用非常广泛，无论是制造企业、制造企业、互联网企业等，都开始应用人工智能技术。
人工智能技术的核心是数据的支撑和大功率传输技术的支撑。
它可以模拟在处理问题的过程中的某些思考和决策。
通过大量的数据计算，人工智能的主要特点是精确、高效和严谨。
因此，各国都在积极研发人工智能技术，尤其是以美国为代表的微软、谷歌等大型互联网公司正在积极研究人工智能技术，与装备制造业进行有效合作。
2人工智能技术在水利工程管理中的应用现状人工智能是通过先进的计算机神经网络分析技术，来替代各种重复、繁琐、具有较强逻辑关联的人工作业。
例如语音识别（会议速记）、文字识别（水尺标记）、图像识别（漂浮物、水质变化、闸门开启度、遥感影像比对分析等）、特征物体识别（人、车、船等）、阈值预警（位移、温度、压力、空气质量等）等工作，若采用人工识别，不仅耗时较长，而且准确率难以保障。
交由人工智能进行识别，经过计算机反复训练之后，能够很快将识别准确率提升到可接受的水平之上。
基于人工神经网络过闸流量模型在南水北调中线工程的应用作者：陈晓楠段春青郭芳马艳军来源：《南水北调与水利科技》2015年第07期摘要：南水北调中线工程线路长，沿线节制闸、分水口多，调度技术复杂，设计采用自动化调度模式。
过闸流量的计算是自动化水量调度模型的重要组成部分，对于确定闸站实质是建立该闸的过闸流量与闸前、后水位，以及闸门开度的非线性函数关系。
传统方法是利用经验公式进行计算，并在运行过程中，根据实测数据适时进行参数率定，人工对流量系数进行修正，需修改计算程序的源代码，缺少灵活性和智能性。
基于人工神经网络，并结合传统水力学法建立过闸流量模型，该模型利用实测数据自动生成和更新各相关因素的与流量系数的函数关系，再通过流量系数计算过闸流量。
经南水北调中线闸站的实例应用表明，该方法适应性强，具有很强的自学习能力和很高的拟合精度，并且较好地提高了泛化能力，使用方便，有推广应用的价值。
关键词：南水北调；神经网络；过闸流量中图分类号：TV68文献标志码：A文章编号：1672-1683（2015）001-0153-04Application of discharge model by artificial neural networks in South-to-North Water Diversion Middle RouteCHEN Xiao-nan1，DUAN Chun-qing2，GUO Fang1，MA Yan-jun1（1.Administration of South-to-North Water Diversion Middle Route Project，Beijing 100038，China；2.Beijing Water Affairs Centre for Suburbs，Beijing 100073，China ）Abstract：The technology of water dispatch is very complex in South-to-North Water Diversion Middle Route Project，and it is necessary to take advantage of automation system for water delivery.The model for calculating flow rate is important to automation soft system，but traditional method needs often verify parameters by manual.A model of artificial neural networks is established to describe the relation between water level，gate opening and flux.The model finds the optimal function between water level，gate opening and flux coefficient by networks，and calculates flux by the coefficient.Take the new method into south-to-north water diversion middle route project，and compare neural networks model with traditional methods.Results show that the genetic programming model has high accuracy and is effective.Key words：South-to-North Water Diversion Projet；neural networks；flow rate南水北调中线干线工程自丹江口水库引水，经河南、河北、北京、天津四省市，总长1 432 km，以明渠为主，北京段采用预应力钢筒混凝土管和暗涵输水，天津干线采用暗涵输水。
工程沿线设有64座节制闸，97座分水口门，设计多年平均调水量95亿m3。
南水北调中线工程输水线路长，沿线分水闸门多，且无调蓄水库，调度技术难度大，设计上采用自动化调度模式，即根据实时采集的水情数据，利用自动化水量调度模型进行分析计算，实时生成调度指令，自动调整闸门开度。
过闸流量的分析计算是水量调度模型的重要组成部分之一，目前设计单位采用的是传统的水力学方法，利用闸孔出流或堰流的经验公式和经验系数进行计算。
在工程初期运行时，由于缺少实测水情资料，只能根据经验选取流量公式中的相关系数，随着运行中数据的积累，通过实测数据，再对水力学参数进行率定。
这种方式需要专业人员每隔一段时间汇总实测数据进行分析，重新率定经验系数，并且需在水量调度模型的源代码中进行修正，操作不便。
本文针对上述问题，提出基于人工神经网络的过闸流量计算模型。
同时，考虑到工程在运行过程，渠道除了充、退水阶段外，正常输水阶段输水流量一般较为稳定，实测流量数据往往集中在较小范围，若直接通过神经网络建立水位、开度与过闸流量关系，一般仅能在此较小的范围取得较好的回归结果，超出训练样本区域后模型的泛化能力较弱。
因此，本文利用神经网络建立水位、开度与流量系数的关系，再通过流量系数利用水力学公式计算过闸流量，既能够通过程序方便、高效地自动实现建模，又可以提高计算精度。
1BP人工神经网络模型人工神经网络（Artificial Neural Networks）起源于人们对生物的神经网络的研究，是一种先进的数据挖掘技术。
人工神经网络，又被称之为连接主义模式，通过大量简单的神经元互相连接组成大规模的并行分布式信息处理和非线性动力学系统，根据已有的输入、输出样本，基于某种网络训练算法对网络进行训练。
训练成功后即可根据输入数据直接推算输出结果，最常用神经网络是BP神经网络，在建模、预测、控制等多个领域得到了成功应用[1-3]。
采用误差反馈算法进行网络训练的神经网络称之为BP神经网络，假设建立的神经网络共三层：即输入层、隐含层和输出层。
设输入层神经元的维数维，输出层神经元的维数为维，隐含层神经元的维数为。
BP神经网络的训练方法具体如下[4-6]。
假设隐含层与输出层的各神经元的连接权矩阵为W，wij表示隐含层中第i个神经元与输出层中第j个神经元之间的权值，i=1，2，…，h；j=1，2，…，m。
输入层与隐含层的各神经元的连接权矩阵为V，vij表示输入层中的第i个神经元与隐含层中第j个神经元之间的权值，i=1，2，…，n；j=1，2，…，h。
设（X，Y）为样本集中的一个样本，X=（x1，x2，…，xn），Y=（y1，y2，…，ym），并选取激励函数为f（net）=11+e-net（1）通过激励函数、连接权矩阵以及输入样本计算出的输出向量为：O=（o1，o2，…，om），隐含层的输出向量为：O′=（o′1，o′2，…，o′h），具体如下oj=f（netj）=f（∑hi=1wij·o′i）j=1，2，…，m（2）o′j=f（net′j）=f（∑ni=1vij·xi）j=1，2，…，h（3）则针对该样本的测度误差可由下式计算：E=12∑mk=1（yk-ok）2（4）则对样本集中，每个样本的测度误差求和得到整个样本集的测度误差∑E。
利用负梯度方向下降法调整连接权重，隐含层与输出层连接权wij的调整量Δwij可由下式计算：Δwij=αδjo′i=α（yj-oj）（1-oj）·oj·o′i（5）式中：α为学习效率，为事先给定常数，如取0.5。
输入层与隐含层连接权的调整量Δvij由下式计算：Δvij=α∑mk=1（δk·wjk）·（1-o′j）·o′j·xi令=∑mk=1（δk·wjk）·（1-o′j）·o′j=δ′j则Δvij=α·δ′j·xi（6）重复上述过程，直至整个样本集的测度误差很小，或者超出事先给定的循环次数。
2神经网络过闸流量模型根据闸孔出流水力学计算公式，过闸流量可由下式进行如下计算：Q=σsμbe2gH（7）式中：Q为过闸流量（m3/s）；σs为淹没系数，与闸前、闸后水位有关；μ为流量系数，与闸门开度有关；b为闸室底宽（m）；e为闸门开度（m）；H为闸前水头（m）。
把淹没系数和流量系数合并成一项，称为综合的流量系数m：m=σs·μ（8）则闸孔出流过闸流量公示简化为Q=mbe2gH（9）对于明确的节制闸，其闸室宽度固定，流量系数m是闸门开度、闸前水位、闸后水位的函数。
在输水运行过程中，可以实时获取水位、开度和实测流量的数据，则可由下式计算流量系数样本：m=Qbe2gH（10）将节制闸的闸门开度、闸前水位、闸后水位数据作为输入样本，将根据实测流量计算的流量系数作为输出样本，利用上述BP神经网络自动建立模型，之后，即通过模型根据给定的闸门开度、闸前水位、闸后水位计算流量系数，进而计算出过闸流量。
3算例南水北调中线工程设置64座节制闸，每座节制闸均设置了流量计，本文选取京石段工程的磁河节制闸为例来验证模型。
磁河节制闸设有3孔闸门，每孔宽度6 m，弧形闸门。
磁河节制闸某一时段的水位、开度（3孔开度均相同）、流量（3孔闸门过闸流量）实测数据见表1。
利用人工神经网络和上表数据建立模型，网络设3层，输入层神经元个数为3，分别对应于闸前水位、闸后水位以及闸门开度数据；输出层神经元个数为1，对应于流量系数；隐含层神经元根据多次试算，设定为5，学习效率取0.5。
为了计算方便，通过下列公式（11），将输入数据进行归一化处理，输出数据本身就是介于0至1之间，因此，不必转化。
z′=zzmax（11）式中：z′为归一化处理后的数据；z为原始数据；zmax为最大数据，对于闸前、闸后水位可以取该节制闸的设计水位；对于闸门开度，则可以选取闸前设计水位下的水深。
磁河节制闸设计水位73.88 m，设计水位下闸前水深7.16 m。
使用VB 60编写了通用程序，经计算，输入层至隐含层权矩阵，隐含层至输出层权矩阵分别为-0.5190.906-0.217-1.000-0.4360.6980.048-0.698-0.599-0.1760.3730.5930.2900.2920.813-0.584-1.737-0.9540.160-1.431利用其他的磁河过闸流量数据，作为检验样本对模型进行验证见表2。
