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针对现有深度学习水文模型未能充分刻画气象要素空间特征的问题,本文基于主成分分析(PCA)方法提取气象要素空间特征,利用长短时记忆神经网络(LSTM)学习长时序过程规律,构建融合气象要素时空特性的深度学习水文模型PCA-LSTM。以黄河源区为研究区域,利用LSTM模型和物理水文模型THREW作为比对模型,基于高斯噪音法系统评估PCA-LSTM模型的适用性和鲁棒性。结果显示:PCA-LSTM模型径流模拟纳什效率系数为0.92,高于比对模型LSTM和THREW,表明模型具有较高的精度。研究结果可为流域高精度水文模拟提供参考。 相似文献
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油气包裹体在油气地质研究中的应用--概念、分类、形成机制及研究意义 总被引:18,自引:1,他引:17
油气包裹体己成为油气成藏研究的有力工具,在划分油气运移充注期次、确定油气藏的形成时间、反映油气的成熟度及来源等方面均有重要的应用价值。近年来,利用油气包裹体及其共生的盐水溶液包裹体估算油气藏形成时的pVT条件是油气包裹体研究中的一个新热点,它为更准确地计算油气藏形成的温度一压力条件提供了一种独立的、更准确的技术手段。研究表明,包裹体岩相学和流体体系的热力学研究仍将是今后的发展重点。油气包裹体的pVT模拟技术尚处于初始阶段,两种软件(VTFlinc和FIT)的准确性和精确性虽有待进一步提高,但已经成为今后一个重要的发展方向。 相似文献
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