作者： 李黎武;施周

期刊： 水利学报,2007年38(4):417-421+426 ISSN：0559-9350

通讯作者： Li, L.-W.(Lliwu@163.com)

作者机构： 湖南城市学院,城市建设系,湖南,益阳,413000;湖南大学,土木工程学院,湖南,长沙,410082;[施周] 湖南大学;[李黎武] 湖南城市学院

通讯机构： Hunan City College, China

关键词： 模糊事件概率理论;模糊不确定性;隶属函数;水质风险;熵

摘要： 针对水环境系统的随机不确定性和模糊不确定性，分析了影响水环境中水质风险的不完善性和模糊性因素，将水环境中水质风险作为一个模糊事件，利用模糊事件概率理论，提出了水环境水质超标的模糊随机风险率计算模型。通过引入模糊事件信息熵来评价隶属函数特征值取值的可靠程度，定量描述了隶属函数特征值与风险率的关系，进而计算出风险率。实例计算结果证明了方法的有效性。

语种： 中文

作者： 李黎武;施周

期刊： 湖南大学学报(自然科学版),2007年34(6):15-18 ISSN：1674-2974

通讯作者： Li, L.-W.(lliwu@163.com)

作者机构： [李黎武; 施周] College of Civil Engineering, Hunan Univ., Changsha 410082, China;[李黎武] Dept. of City Construction, Hunan City College, Yiyang 413000, China

通讯机构： College of Civil Engineering, Hunan Univ., China

关键词： 算法;城市用水量;非线性组合预测;小波网络

摘要： 利用小波网络构造模型的优化组合函数，建立了城市用水量非线性组合预测模型．将非线性组合函数的拟合转化为小波网络参数的估计，采用遗忘因子法训练网络的权值，利用递推预报误差算法训练尺度因子和平移因子．实例表明，该方法具有很强的泛化能力与自适应数据和函数变化的能力，能够有效提高预测精度，克服了线性组合预测方法适应性不强的问题．

语种： 中文

作者： 张剑清;王强

期刊： 武汉大学学报(信息科学版),2007年32(12):1091-1094 ISSN：1671-8860

通讯作者： Zhang, J.(jqzhang@supresoft.com.cn)

作者机构： [张剑清; 王强] School of Remote Sensing and Information Engineering, Wuhan University, 129 Luoyu Road, Wuhan 430079, China;[王强] City Construction Academy, Hunan City University, 4 Chaoyang Road, Yiyang 413000, China;[张剑清] State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, 129 Luoyu Road, Wuhan 430079, China

通讯机构： School of Remote Sensing and Information Engineering, Wuhan University, 129 Luoyu Road, China

关键词： 房檐改正;灭点;交比不变;透视旋转

摘要： 介绍了利用地面获取的单幅房屋近景影像计算房檐改正值的方法。该方法使用数码相机倾斜影像和房屋外观的几何约束条件，根据交比不变与透视旋转原理，确立了灭点、物方直线段与影像投影直线段之间的关系，并由此计算房檐宽度。实验结果表明，该方法能够满足实际需求。

语种： 中文

作者： 李黎武;施周

期刊： 水利学报,2006年37(6):687-693 ISSN：0559-9350

通讯作者： Li, L.-W.

作者机构： [李黎武; 施周] Hunan University, Changsha 410082, China;Hunan City College, Yiyang 413000, China

通讯机构： Hunan University, China

关键词： M-估计;信赖域算法;水质模型;水质参数;有色噪声;白噪声

摘要： 本文采用Dobbins—BOD—DO水质模型，用仿真试验模拟了随机噪声干扰对河流水质模型参数估计的影响。试验表明，最小二乘（LS）估计方法关于有色噪声和较高水平白噪声干扰不具鲁棒性，噪声干扰使估计参数漂离系统真实参数。为了克服随机噪声对河流水质模型参数估计的干扰，提出了一种水质模型参数的鲁棒估计方法，即基于M-估计的信赖域算法。通过对比试验和计算表明，M-估计对于有色噪声和白噪声干扰具有鲁棒性，无论是没有扰动情况还是有各种水平各种噪声类型的干扰情况，该方法能稳健可靠地搜索到真实值，且在估值精度、收敛性、抗噪性和鲁棒性方面均优于最小二乘（LS）估计方法。

语种： 中文