1、本文展開計算智能某些領域在水文水資源系統(tǒng)評價、預測中的應用研究.具體研究內容和研究成果概括如下:在針對像水利工程后評價這種既要考慮定量指標(經濟、技術等)也要考慮許多難以量化的定性指標(社會影響、環(huán)境影響等)的多指標半結構性評價問題,在工程模糊集理論基礎上,提出了將專家個人與群體意見綜合的模糊評價方法.給出了有效的評價指標定量方法與專家意見和指標結果集結方法,并最終獲得對方案的總評價值(或等級劃分).后評價實例表明了方法的優(yōu)越性和有效性

2、.展開了基于工程模糊集理論與神經網絡混合的模糊優(yōu)選神經網絡在水資源決策評價中應用研究.首先,從神經網絡特性出發(fā)論述了神經網絡的評價方法機理:相似評價樣本以及決策評價工作一般都會有較為詳細的評價標準,這些都是評價經驗與知識的結晶,在此基礎上利用模糊優(yōu)選BP神經網絡模型神經網絡的學習能力建立評價模型.本部分對模糊優(yōu)選BP神經網絡在水文水資源評價中的應用進行了較為系統(tǒng)的探討.模型方法應用于區(qū)域水資源可持續(xù)利用評價中取得了較好的效果.混合工程模

3、糊集理論與ART自適應理論以及Kohonen自組織神經網絡提出一種自組 織模糊聚類神經網絡,并把模型方法應用于水資源豐富度評價研究中.模型不僅發(fā)揮了工程模糊集理論在處理復雜水資源問題上的優(yōu)勢,同時融入ART網絡的自適應諧振理論,具有結構自適應能力.嘗試把最近發(fā)展起來的支持向量機(SVM)引入水文預測中,為小樣本情況下水文預測提供一種行之有效的可選擇方法.在此基礎上,本文進一步把陳守煜模糊模式識別理論引入支持向量機,提出了一種模糊模式識別