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基于模式识别神经网络的水资源配置评价模型研究
Research on the Evaluation Model of Water Resources Configuration Based on Pattern Recognition Neural Network
文献类型:期刊文章
LI Zhi-xin, LAI Zhi-qin, LONG Yun-mo, XU Gui-hong(Institute of Civil Engineering, Guizhou Polytechnic, Guiyang 550003, China)
机构地区:[1]贵州理工学院土木工程学院,贵阳550003
基 金:贵州省科学技术基金计划项目(黔科合基础[2016]1062);国家自然科学基金项目(项目批准号51508121);贵州省科技合作计划项目(黔科合LH字2016[7096])
年 份:2018
期 号:11
起止页码:61-66
语 种:中文
收录情况:BDHX、BDHX2017、RCCSE、ZGKJHX、核心刊
摘 要:针对传统水资源配置合理性评价方法中存在的缺陷,为了解决其在评价过程中确定参数或指标权重时较大主观任意性的问题,基于模式识别神经网络和水资源配置评价指标及分级标准构建了模式识别神经网络水资源配置评价模型,该模型数据通过在分级标准阈值区间以随机内插方法产生,以分类误判百分率和交叉熵为模型性能评价指标,模型经过设计实现,对其进行了训练及测试实验,并结合实例应用该模型进行了全国各省级行政区水资源配置评价。实验结果表明:模式识别神经网络水资源配置评价模型精度性能较高、分类能力优良,其训练集、验证集及测试集交叉熵误差分别为2.81×10^(-7)、3.07×10^(-7)、1.31×10^(-6),且其分类误判百分率都为0;进一步的实例分析进一步表明,模型应用于水资源配置评价实践中的合理可行性,评价结果分析则揭示了在水资源配置中存在的突出问题,提出了改进配置合理性的建议。
关 键 词:模式识别 神经网络 水资源 配置
分 类 号:TV213] S275.3]
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