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21.
22.
潘珩 《成都信息工程学院学报》2006,21(4):555-558
首先分析了地理信息系统的组成、地理信息系统数据的特征、地理信息系统数据库的功能,然后进行了中心式导航系统数据库的设计,给出了数据库模型的E-R图,最后描述了空间地理信息的查询功能。 相似文献
23.
BTOPMC模型与新安江模型在史河上游的应用比较研究 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了一个由TOPMODEL发展而来的基于栅格的分布式水文模型--BTOPMC模型.选取史河流域黄泥庄水文站以上集水面积为研究区域,在空间分辨率为30秒的数字高程模型数据基础上构建数字流域水系,基于IGBP全球陆面土地覆被数据以及FAO全球数字土壤数据运用BTOPMC模型和新安江模型分别对黄泥庄站1982年到1987年的日径流过程进行模拟.采用模拟与实测洪量比和确定性系数对两个模型的模拟结果进行比较分析.结果表明两个模型都能很好地模拟日径流过程,新安江模型有更好的模拟效果. 相似文献
24.
到目前为止,由水利部水文局主持和编制的水文站网、水文仪器及设备、水文监测、水文情报与预报、水环境监测与评价(含标准物质)、水资源监测与评价、水文综合管理、水利通信、水利信息化等一系列技术及管理标准和规范共有300多项,这些水文标准和规范是整个水利标准化体系中的重要组成部分,已经基本形成一套能够满足我国水利事业协调发展和安全需要的水文标准化体系,支撑并规范了水文、水利信息化、水利通信等相关工程的有序、科学和健康发展.同时要努力克服在标准化工作中的不足,加大经费投入,培养一批标准化工作精英,为我国的水文标准化工作做出更大的贡献. 相似文献
25.
本文针对传统及改进马斯京根洪水演算模型,利用简单易行的Matlab遗传算法工具(gatool)GUI进行模型参数最优估计,获得不同优化准则下的模型参数,并进行检验.结果表明用Matlab遗传算法工具GUI优选改进后的马斯京根模型参数,收敛能力强、计算时间短、所得演算流量更接近实际. 相似文献
26.
基于BP神经网络的抚河水环境质量评价研究 总被引:1,自引:0,他引:1
水环境质量评价中.评价因子和评价等级之间是一种复杂的非线性关系.人工神经网络权重因子可以通过学习自动调节,不需要人为设置权重,能较好的处理复杂的非线性关系.通过构建基于BP(反向传播)算法的人工神经周络模型.对抚河水质进行评价.评价结果与模糊聚类方法得出的结果进行对比可发现,神经网络法可以客现、准确的得出评价等级,同时还可以分析出同一类别河段污染程度的不同,实例证明它是一种较好的水环境质量评价方法. 相似文献
27.
在分析研究区地质及水文地质条件的基础上,根据对各类水样资料的研究,发现在都思兔河中段,对于相对惰性的组分,河水的化学成分由湖水与地下水混合形成;但对于易发生化学反应的组分,湖水在向下游运动的过程中,其化学成分明显受到了化学反应的影响。论文使用Cl-质量平衡方法,计算出该段河水中地下水的补给比例在50%以上;并且根据研究区的具体条件及矿物饱和指数的计算结果,确定石膏的溶解、方解石和白云石的沉淀以及CO2逸出是河水化学成分形成的主要化学作用,通过对化学反应量的计算,恢复了湖水与地下水仅发生了简单混合作用的混合水的成分。 相似文献
28.
29.
河流集合预报方法(ESP)在水资源中长期预测中的应用研究 总被引:1,自引:0,他引:1
中长期径流预测是水文水资源研究领域中的一项重要内容,为水资源规划管理及可持续利用、防汛抗旱、水库调度与发电计划制作、工农业用水计划编制等提供科学依据,对国民经济发展具有十分重要的意义.但由于大气圈极其复杂,水文要素并非仅是气象强迫输入的函数.它还受流域基本特性,前期来水以及人类活动等诸多因素的影响,中长期径流预测在其计算中存在着多种不确定性.因此,中长期径流预测一直是水文预测研究中难度较大的课题之一.本文引入河流集合预报方法(ESP),以丹江口水库为应用实例,利用水文气象历史资料和新安江水文模型,预测分析水库2007年10月份每旬的平均入库流量及概率分布统计,并经与实测流量过程对比分析,满足水库运行调度需求,为水库发电计划制作提供了可靠依据. 相似文献
30.
基于AGA的SVM需水预测模型研究 总被引:1,自引:0,他引:1
需水预测是一个由城市人口、工业水平、社会经济水平共同作用的多因素、多层次的复杂非线性系统.其结果将直接影响受区域水资源承载力约束的产业结构、布局形态等决策.作为一种集中参数预报方法,支持向量机方法具有对未来样本的较好的泛化性能,对于这类资料缺乏、系统结构尚欠清晰的问题可以取得较好的模拟和预测结果.基于此,本文将支持向量机方法引入需水预测领域,建立了需水预测支持向量机模型.同时,本文将加速遗传算法和支持向量机方法耦合起来,构造了支持向量机模型参数的自适应优化算法.模型在珠海市的应用实例表明:与简单遗传算法比较,AGA的模型参数寻优效率更高;与BP神经网络模型相比,SVM模型较好地解决了小样本、经验性等问题,并取得了较高的预测精度. 相似文献