直立折叶板开孔式沉箱之消波特性初期研究

提出一种新型导流式消能结构物的观念,在长方形开孔的内侧加装折叶板,并保留下侧泄水孔。借由波浪及水流运动与折叶板开阖的互动关系,于波峰作用时,推开折叶板让水流进入结构物体内,而在波谷作用时,向外排出的水体力与折叶板重量让折叶板闭合,阻止水流由原路径排出,而改道由下方排水。以水工模型反射率实验方式证明此种新型结构物的消波效果:在设定模型缩尺1/36下,造波周期0.8~3.0s间的反射率均在0.6以下,其中1.0~2.8s都在0.4以下,而1.3~2.5s则都在0.2以下。所以本新型结构物有益于削减港内长周期的波动现象。     

汉江流域安康站日径流预测的LSTM模型初步研究

论文基于2003—2014年水文资料,采用长短期记忆神经网络(Long-Short Term Memory,LSTM),构建了汉江上游安康站日径流预测模型,评价了不同输入条件下日径流预测的精度。结果表明：当预见期为1 d时,在仅以安康站前期日径流量作为输入的条件下,LSTM模型在训练期和检验期的效率系数分别达到0.68和0.74;如再将流域前期面雨量和上游石泉站前期日径流量加入LSTM网络作为输入变量,安康站日径流量预测效果将更好,训练期和检验期的效率系数最高可达到0.83和0.84,均方根误差也有显著削减,且对主要洪峰流量的预测能力也有一定提高。此外,LSTM可以有效避免过拟合等问题,具有较好的泛化性能。但当预见期从1 d延长至2、3 d时,LSTM的预测精度显著降低。