基于遗传算法的地下水位动态预测双线性模型

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基于遗传算法的地下水位动态预测双线性模型

金菊良, 杨晓华, 金保明, 丁晶

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金菊良, 杨晓华, 金保明, 丁晶. 基于遗传算法的地下水位动态预测双线性模型[J]. 水科学进展, 2001, 12(3): 361-366.

引用本文:

金菊良, 杨晓华, 金保明, 丁晶. 基于遗传算法的地下水位动态预测双线性模型[J]. 水科学进展, 2001, 12(3): 361-366.

JIN Ju-liang, YANG Xiao-hua, JIN Bao-ming, DING Jing. A Bilinear Time Series Model Based on Genetic Algorithm for Predicting Groundwater Level Regime[J]. Advances in Water Science, 2001, 12(3): 361-366.

Citation:

JIN Ju-liang, YANG Xiao-hua, JIN Bao-ming, DING Jing. A Bilinear Time Series Model Based on Genetic Algorithm for Predicting Groundwater Level Regime[J]. Advances in Water Science, 2001, 12(3): 361-366.

基于遗传算法的地下水位动态预测双线性模型

1.
合肥工业大学, 安徽合肥230009;
2.
河海大学, 江苏南京210098;
3.
福建省南平市水电局, 福建南平353000;
4.
四川大学, 四川成都610065

基金项目: 国家自然科学基金(49871018);中国博士后科学基金;四川大学高速水力学国家重点实验室开放基金(9904)资助项目

作者简介:
金菊良(1966- ),男,江苏吴江人,合肥工业大学教授,博士,从事水资源系统工程研究.

中图分类号: P641.2

A Bilinear Time Series Model Based on Genetic Algorithm for Predicting Groundwater Level Regime

1.
Hefei University of Technology, Hebei 230009, China;
2.
Hohai University, Nanjing 210098, China;
3.
Water & Electricity Bureau of Nanping, Fujian Province, Nanping 353000, China;
4.
Sichuan University, Chengdu 610065, China

Funds: The project is supported by National Natural Science Fund of China (No.49871018).

摘要: 提出了建立双线性模型(BM)的一套简便通用的方法。用加速遗传算法可同时估计BM 模型各参数,成功地解决了BM建模这一难题,为BM模型的广泛应用提供了新工具。实例计算结果说明:用这套方法预测地下水位动态是可行而有效的;通过利用预测过程中产生的残差信息进行反馈矫正,保证了BM模型劫高的拟合精度和稳健的预测性能,增强了对复杂非线性动态系统的适应性。
- 地下水位 /
- 动态 /
- 双线性模型 /
- 遗传算法 /
- 预测
Abstract: A simple and universal scheme is presented for establishing the bilinear time series model (BM).All parameters of the BM can be optimized at the same time with the accelerating genetic algorithm developed by the authors,and the difficulty of modeling the BM is resolved,which gives a new tool for widely applying the BM.The examples show that the scheme applied to predicting groundwater level regime is practical and efficient,and the BM can ensure high fitting precision,robust forecasting and good adaptability to complex nonlinear dynamic systems by using the feedback information of prediction residual errors.As a general method,the scheme can be applied to the forecasting of nonlinear time series in various engineenng practices.
- groundwater level /
- regime /
- bilinear time series /
- genetic algorithm /
- prediction

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基于遗传算法的地下水位动态预测双线性模型

1. 合肥工业大学, 安徽合肥230009;

2. 河海大学, 江苏南京210098;

3. 福建省南平市水电局, 福建南平353000;

4. 四川大学, 四川成都610065

基金项目: 国家自然科学基金(49871018);中国博士后科学基金;四川大学高速水力学国家重点实验室开放基金(9904)资助项目

作者简介:
金菊良(1966- ),男,江苏吴江人,合肥工业大学教授,博士,从事水资源系统工程研究.

收稿日期: 2000-06-05
修回日期: 2000-08-07
刊出日期: 2001-07-25

中图分类号: P641.2

关键词:

双线性模型 /

摘要: 提出了建立双线性模型(BM)的一套简便通用的方法。用加速遗传算法可同时估计BM 模型各参数,成功地解决了BM建模这一难题,为BM模型的广泛应用提供了新工具。实例计算结果说明:用这套方法预测地下水位动态是可行而有效的;通过利用预测过程中产生的残差信息进行反馈矫正,保证了BM模型劫高的拟合精度和稳健的预测性能,增强了对复杂非线性动态系统的适应性。

English Abstract

金菊良, 杨晓华, 金保明, 丁晶. 基于遗传算法的地下水位动态预测双线性模型[J]. 水科学进展, 2001, 12(3): 361-366.

引用本文:

金菊良, 杨晓华, 金保明, 丁晶. 基于遗传算法的地下水位动态预测双线性模型[J]. 水科学进展, 2001, 12(3): 361-366.

JIN Ju-liang, YANG Xiao-hua, JIN Bao-ming, DING Jing. A Bilinear Time Series Model Based on Genetic Algorithm for Predicting Groundwater Level Regime[J]. Advances in Water Science, 2001, 12(3): 361-366.

Citation:

JIN Ju-liang, YANG Xiao-hua, JIN Bao-ming, DING Jing. A Bilinear Time Series Model Based on Genetic Algorithm for Predicting Groundwater Level Regime[J]. Advances in Water Science, 2001, 12(3): 361-366.

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