长江流域水资源开发利用：ELM综合评价模型

"这篇论文是2013年由崔东文发表在《水利水电科技进展》上的，探讨了如何利用极限学习机(ELM)对长江流域的水资源开发利用进行综合评价。作者首先通过层次分析法(AHP)建立了一个适合长江流域现状的评价指标体系和分级标准。接着，他构建了基于ELM的评价模型，并将其与RBF和BP神经网络模型进行对比，以评估其在水资源开发评价中的性能。通过随机内插方法生成训练和测试样本，确保模型达到预期精度后应用于实际评价。研究结果显示，ELM模型能够有效评估长江流域水资源的开发利用状况，其等级介于4到8级，反映了从有潜力到失衡的状态，与实际情况相吻合。此外，ELM模型在评价精度和泛化能力上优于RBF和BP神经网络模型，显示出其在水资源管理领域的实用性和有效性。" 这篇论文的核心知识点包括： 1. **极限学习机(ELM)**：ELM是一种快速、高效的单隐藏层前馈神经网络学习算法，它通过随机初始化隐藏层节点权重和偏置，然后用最小二乘法直接求解输出层权重，大大减少了训练时间，同时保持了高精度。 2. **层次分析法(AHP)**：AHP是一种定性和定量相结合的多目标决策分析方法，用于处理复杂系统的层次结构问题。在这里，AHP被用来构建一个综合评价指标体系，以全面评估长江流域的水资源开发利用。 3. **水资源开发利用综合评价**：通过对各项指标的综合分析，可以评估一个地区水资源的开发程度、利用效率以及可能存在的问题，如过度开发、环境保护等。 4. **评价模型比较**：ELM模型与RBF和BP神经网络模型的对比，展示了不同算法在处理此类问题时的优劣。ELM模型在精度和泛化能力上表现出色，意味着它在实际应用中更为可靠。 5. **随机内插法**：这是一种生成训练和测试样本的方法，通过在各个评价等级阈值之间随机选取点，确保模型的训练样本覆盖了所有可能的情况，提高了模型的适用性。 6. **长江流域水资源现状**：论文的结果揭示了长江流域的水资源开发利用状况，评估等级范围4到8级，这为后续的水资源管理和政策制定提供了科学依据。 7. **模型应用**：ELM模型因其高效、精确和泛化能力强的特点，被推荐用于长江流域的水资源开发利用综合评价，对于水资源的可持续管理和决策支持具有重要价值。