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题名耦合人工神经网络模型在径流预测中的应用综述
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作者
王语浠
曹青
SHAO Quanxi
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机构
南京信息工程大学龙山书院
南京信息工程大学水文与水资源工程学院
南京信息工程大学水利部水文气象灾害机理与预警重点实验室
联邦科学与工业研究组织
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出处
《海洋气象学报》
2024年第3期152-161,共10页
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基金
国家自然科学基金青年科学基金项目(42201025)
高端外国专家引进计划项目(G2023014051L)
+1 种基金
宁夏回族自治区重点研发计划项目(2023BEG02054)
水利部水文气象灾害机理与预警重点实验室开放基金项目(HYMED202210,HYMED202301)。
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文摘
人工神经网络(artificial neural network,ANN)模型耦合其他模型或优化算法在径流预测中的应用逐渐增多。从人工神经网络模型与物理模型的耦合、多人工神经网络模型的耦合、分解技术与机器学习方法的耦合、人工神经网络模型与智能优化算法的耦合4个方面进行系统梳理和总结,阐述提高预测精度的原因及各方法的优势。同时,提出当前研究中存在的问题并进行展望,可为径流预测和水资源管理提供支持。
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关键词
径流预测
反向传播(BP)神经网络模型
循环神经网络(RNN)模型
长短期记忆(LSTM)神经网络模型
门控循环单元(gru)神经网络模型
卷积神经网络(CNN)模型
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Keywords
runoff prediction
back propagation(BP)neural network model
recurrent neural network(RNN)model
long-short term memory(LSTM)neural network model
gated recurrent unit(gru)neural network model
convolutional neural network(CNN)model
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分类号
TV11
[水利工程—水文学及水资源]
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名融合GRU和改进蚁群算法的火灾逃生路径规划方法
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作者
赵峰
姜孝文
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机构
安徽工业大学管理科学与工程学院
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出处
《信息技术与信息化》
2025年第1期65-69,共5页
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文摘
高温环境下,传感器节点可能会出现工作状态异常的情况,由此引发误报、漏报等一系列问题,文章提出了融合门控循环单元神经网络(gated recurrent unit,GRU)和改进蚁群算法的室内建筑火灾逃生路径规划研究方法。根据火灾态势信息,建立GRU时序预测模型,实现对节点异常情况下火场内温度、CO浓度等态势信息的预测,并基于预测结果,利用改进的蚁群算法动态规划逃生路径,得到传感器工作异常情况下的火灾最佳安全逃生路径。研究结果表明,该方法在不同火灾时期都能有效规划出最佳疏散路径,具有实际应用价值。
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关键词
gru神经网络模型
火灾疏散路径动态规划
蚁群算法
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TU998.1
[建筑科学—市政工程]
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