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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

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

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
详细信息
    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

Funds: The project is supported by National Natural Science Fund of China (No.49871018).
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出版历程
  • 收稿日期:  2000-06-05
  • 修回日期:  2000-08-07
  • 刊出日期:  2001-07-25

基于遗传算法的地下水位动态预测双线性模型

    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

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.
参考文献 (8)

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