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21.
22.
基于BP人工神经网络的枯水径流预报方案研究 总被引:2,自引:0,他引:2
介绍了BP人工神经网络的桔水径流预报方法,编制了锦屏一级水电站枯水径流预报方案.根据枯水径流预报方案的预报精度评定成果,总结了应用BP人工神经网络进行枯水径流预报的特点.研究表明基于BP人工神经网络的枯水径流预报方案能够满足水文情报预报规范,具有较好的实用性和可行性. 相似文献
23.
两种随机地下水位动态预测模型在吉林西部的应用与对比 总被引:1,自引:0,他引:1
时间序列模型和人工神经网络模型是两种常见的地下水资源模拟预测模型,为了对比二者的优缺点,本文对比分析了两者的建模过程及其模拟精度.选择吉林省西部干旱半干旱区为研究区,该区地下水资源在过去10年问由于长期超采而导致地下水位持续下降.相比ANN模型,时间序列模型建模过程更为简单,计算效率更高."后验差"检验结果表明两种模型均能很好的模拟地下水位变化规律,但改进ANN具有更高的拟舍精度.同时,两种模型预报结果均显示研究区如继续按过去的开发模式开采地下水,地下水位还将持续下降,且下降速率逐步增大. 相似文献
24.
在均匀磁化的假设下,进行海山磁性的反演,有时能获得良好的效果,有时则不然.海山磁性的不均匀性是影响反演精度的主要因素,特别当海山内部的正反向磁化不是严格反平行时,反演精度很低.海山形状不准确、磁测资料的随机误差对反演精度的影响较小.可以用拟合度参数GFR(Goodness-of-Fit Ratio)来衡量反演结果的可靠程度.当GFR≥5时,均匀磁化假设下反演所得的磁化方向有很高的参考价值;GFR=2~5时,反演结果有一定的参考价值;GFR<2时,反演结果常含有很大的误差.本文用面积分计算磁异常.在AT微机上反演一个海山的磁性,约需1分钟. 相似文献
25.
多波束数据的海底数字地形模型构建 总被引:11,自引:0,他引:11
提出大批量多格式原始多波束数据的DTM构建方法,以满足大区域、大比例尺海底地形制图的需要。在多种格式原始多波束数据接口和系统内部标准数据结构的基础上,通过对数据文件、数据种类和数据运算量的有效组织管理,实施边读入、边权重配赋的网格插值,分析了高斯、指数和距离平方反比权重函数的适用性,及最小值、最大值和平均值的实用性。在权重配赋网格插值基础上,提出分形fBM和张力样条配合使用的方程式插值方法,保证DTM数据的有效外延和地形分辨。整套算法效率高,并能有效保证DTM的精度,对存储在外部介质的数据遍历一次即可完成网格插值。 相似文献
26.
随着近海油气不断开发,其后续发展能力明显不足,因此深水含油气盆地的开发将成为必然的发展趋势。深水油气田的井场调查是深水油气田开发过程中的一个主要环节,其勘探技术越来越被人们所关注。本文通过深水井场调查的技术要求分析,结合多次组织和参加近海井场调查的工作经验,指出深水油气田井场调查的技术难点在于用于探索海底表面障碍物分布情况、勘测海底地形地貌特征、了解中浅地层结构等这类勘探技术上。由于这些勘探技术受声纳技术特点的限制,国外已经采用了DEEFTOW、ROV或者AUV技术,将一些关键调查设备与海底保持一定的高度来实现勘探技术目标,并已经取得成功的尝试,因此,研究、发展和不断地完善这类贴近海底多参量勘查技术十分重要。 相似文献
27.
刘连吉 《山东海洋学院学报》1987,17(3):31-36
鉴于微型计算机对数据采集和处理具有速度快、精度高和便于自动化的特点,我们研制了应用单板微型计算机自动测试风速仪的动态参数(时间常数、距离常数等)的测试系统。该系统的主要特点地能够对测试参数进行自动、连续和多次重复测定并实时获取参数的平均量,测得的时间常数的精度可达到毫秒数量级。本文介绍了该系统的基本组成,测试原理和方法。应用该系统对EY1型电化风向风速仪和QDF型热球电风速计的距离常数和时间常数进行了测试,并给出测试结果。测试表明,在风洞内和住宅空旷的房间内在一定的风速下,两者分别测得的风速仪动态参数值十分相近。 相似文献
28.
当前我国有许多海洋气象调查船、商船和遥测气象浮标站的甲板上安装有气温、湿度和风速测量仪器,其中不少仪器本身测量精度是符合要求的,可是在船上使用能否获取符合要求的气象资料,其代表性如何,即是否能准确代表和反映观测船所在地点一定 相似文献
29.
本文通过CS-500型智能回声测深仪与ms-48型(英国产)回声测深仪在长江三峡河段的同步测验,对CS-500型智能回声测深仪的仪器性能,测深精度,智能化程度以及整机可靠性进行了综合检验,检验结果认为,CS-500型智能回声测深精度优良,自动化程度高,是目前取代普通回声测探仪在长江三峡河段测深的新一代测深产品。 相似文献
30.
本文考虑一维扩散方程的反问题,利用变分同化方法通过观测资料来确定方程中的未知初值,通过分析观测误差对于初值误差的影响,证明变分同化初值收敛于原问题的真实参数,并得到了参数的收敛精度。同时将得到的初值代入预报模式中,得到预报解,并分析了预报解的收敛性和预报误差。 相似文献