预报精度造句

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本文在分析脱硫工艺的基础上，通过有效的数据预处理和广义遗传算法，优化了rbf神经网络脱硫静态模型，通过测试，模型预报精度好于传统rbf神经网络模型，具有一定的实用性和推广性。
( 3 ) smg模型不但实用而且可以进行实时的修正，使其预报精度能够得到较好的保证，且不论在率定期、还是在检验期、不论对特丰径流预报，还是对特枯径流预报，他们的精度都比较接近，说明模型具有一定的泛化性。
本文概述了一元回归统计分析模型的几种常见类型，给出了各种函数的曲线标准形式和将非线性问题线性化的方法；建立了土地利用的一元回归分析的预报模型，并对预报结果及预报精度给出置信度分析。
针对建模过程中出现的rbf中心和宽度难以确定的难点，在分析遗传算法机理和基本算法的基础上，提出了使用广义遗传算法对rbf神经网络模型的中心和宽度进行自适应选择，从而达到模型训练精度和范化能力的一个最优的平衡，从而提高模型的预报精度。
进一步深入分析研究发现，本文提出的这种基于主成分的神经网络预报模型，预报精度明显高于传统的逐步回归方法，其主要原因是这种新的预报模型集中了众多预报因子的预报信息，并有效地利用了人工神经网络方法的自组织和自适应的非线性映射能力；而传统的逐步回归方法是一种线性方法，并且逐步回归方法只是根据f值大小从众多预报因子中选取几个预报因子，其余预报因子的预报信息被舍弃。
然后分别应用传统bp算法、全量法和增量法建立冷却剂子模型，对三者的拟合和预报精度作了深入分析，并结合统计学习理论针对传统的bp算法存在的问题提出了改进的算法。仿真结果表明该算法具有较快的收敛速度和较强的学习能力。
摘要针对宽带钢多辊冷连轧机组特点，为提高轧制力的预报精度，在结合传统轧制压力模型的基础上把模糊算法和神经网络有机结合，设计出基于模糊小脑模型神经网络的多辊冷连轧机轧制力预报模型。
系统具有实时校正功能，可以避免误差累积，极大地提高了预报精度; ( 3 )防洪调度系统可以进行多方案设计，即可以根据水工建筑物不同的调度方式来设计调度方案，并进行仿真调度计算，最终生成多个方案，供领导决策，提高了防洪决策的科学性; ( 4 )系统采用的数据均建立在实时雨情、水情、工情和天气预报等数据库基础上，预报、调度均能做到快速及时。
结果表明， mm5伴随模式同化系统能有效改善初始场与模式的协调能力，提高模式对于降水场和其它要素场的预报；使用云导风资料修正初始场后直接模拟的效果比未使用时直接模拟的效果要好，对部分区域的强降水预报精度有一定程度的改善；使用伴随模式同化系统后，加入云导风资料的同化试验对其它要素的改善与直接同化常规资料的效果相比，改善优势不明显，但从各要素的误差来看，对于风场的改善最好。
利用该公式进行水下12 150m处1 1000kg药量爆炸产生的爆炸载荷，并与数值计算结果比较，表明该公式具有良好的预报精度，可供工程使用。水下爆炸作用下舰船的动响应理论是舰船抗冲击设计的基础。
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本文首先深入探讨了与滑坡时间预报精度密切相关的一些基本问题：滑坡预报的时间分段、监测资料选取与处理、预报判据确定、预报模型的分类及其选取原则：提出了多个模型预报结果的处理方法；然后详细论述了verhulst 、指数平滑法、卡尔曼虑波等具有代表性的滑坡预测预报模型的建模机理及其适用原则。
摘要针对流域洪水预报和水库调度中雨量水位站点可能因通信和设备故障引起雨量和水位数据错误，而影响洪水预报精度的问题，通过分析水文遥测系统雨水情信息错误的原因，研究水文遥测系统雨水情数据的提取、合理性检验、错误识别方法、雨量插补、数据的智能化纠错处理等技术。
本论文结合此实际课题，针对水情自动测报系统中的现有水文预报模型结构复杂、参数多、率定和修正较困难等缺点，对如何选择水文模型，提高预报精度进行了研究；另外，为保障供水安全，对入库含沙量过程进行了探讨。