A Modified Neural Network for Improving River Flow Prediction/Un Réseau de Neurones Modifié pour Améliorer la Prévision de L'Écoulement Fluvial

Abstract

Artificial neural network (ANN) models provide huge potential for simulating nonlinear behaviour of hydrological systems. However, the potential of ANN is yet to be fully exploited due to the problems associated with improving the model generalization performance. Generalization refers to the ability of a neural network to correctly process input data that have not been used for calibrating the neural network model. In the hydrological context, better generalization performance implies higher precision of forecasting. The primary objectives of this study are to explore new measures for improving the generalization performance of an ANN-based rainfall–runoff model, and to evaluate the applicability of the new measures. A modified neural network model (entitled goal programming (GP) neural network) for modelling the rainfall–runoff process has been developed, in which three enhancements are made as compared to the widely-used backpropagation (BP) network. The three enhancements are (a) explicit integration of hydrological prior knowledge into the neural network learning; (b) incorporation of a modified training objective function; and (c) reduction of network sensitivity to input errors. Seven watersheds across a range of climatic conditions and watershed areas in China were selected for examining the alternative networks. The results demonstrate that the GP consistently outperformed the BP both in the calibration and verification periods and three proposed measures yielded improvement of performance.     

基于双曲线模型的采空区路基变形监测预警系统的建立

通过采空区域高速公路路基地表沉降变形的现场监测,建立了路基沉降变化观测值数据库,基于实测数据,建立了地表沉降变形预测模型,研发了路基沉降变形监测预警系统,并进行了公路路基工后沉降变形的预测分析,最终生成沉降预警报告。     

1.5℃全球温控目标浅析

《巴黎协定》将努力控制全球温升到2100年不超过工业化前的1.5℃确定为全球温控目标之一。继2℃目标后,1.5℃也被作为应对气候变化的全球温控目标之一。目前科学界对于1.5℃目标的研究还十分有限。已有的科学研究表明,尽管区域差异很大,将全球温升控制在1.5℃范围内地球各系统要承受的气候风险可能要低于2℃。相比于2℃目标,1.5℃目标对全球减缓行动的要求更为严苛。尽管在《巴黎协定》中各缔约方承诺了各自到2030（2025）年的减排目标,但相对于实现1.5℃目标而言仍有很大的差距。多家研究机构的模拟结果表明,如完全执行当前国家自主决定贡献（NDC),到21世纪末全球温升范围为2.2～3.4℃。截至2025年,实现当前NDC的减排承诺后,2℃温升目标下全球仍有467 Gt CO₂（万亿t CO₂当量）的排放空间,1.5℃温升目标下全球仅剩17 Gt CO₂。到2030年,基于NDC的排放已经超过了1.5℃目标的排放量。按当前的路径来看,若想实现将全球温升控制在1.5℃的范围内,全球不仅需要立即行动并采取强有力的减排、脱碳和固碳措施,在2100年前,还必须实现负排放才有可能实现这一目标。尽管当前的科学研究仍存在很大的不确定性,但1.5℃目标已是全球努力应对气候变化的方向,也是开启未来世界低碳可持续发展的重要标志。     

地图演化论及其启示

试图引入“演化论”,采用“来源域”到“目标域”的“隐喻映射”方法,勾勒地图演化过程的历史脉络;并从地图演化与人类社会的演进及生产力发展、地图演化过程中出现的连续性和非连续性与社会演进的连续性与非连续性、地图演化与社会科技进步、地图演化与文化变迁、地图演化与地图哲学思维等5个方面分析了它们之间的关系.对于深入开展地图演化论研究会有新的启发.     

“ABC分析法”在罗家湾电站隧道施工材料管理中的应用

将罗家湾电站施工的材料按所占比重的不同,划分为A、B、C三个部分,分别给予重点、一般、次要等不同程度的相应管理,以达到最经济、最有效地使用人力、物力、财力的目的。对工程施工具有可借鉴的实用价值。     

论以科学发展观统引小康社会与现代化建设--浙江地区率先实现小康社会与现代化的理论与实践

十六大确定了全面建设小康社会的目标,并提出有条件的地方可以发展得更快一些,在全面建设小康社会的基础上,率先基本实现现代化。作为沿海发达省市的浙江地区,以科学发展观为指导,根据浙江的实际,提出了到2020年全省基本实现现代化的奋斗目标,并为此制定了"八八战略",在全面建设小康社会和率先实现现代化的过程中进行了有益的实践。     

基于知识标注的地理信息语义服务框架研究

基于空间语义学基础理论,将传统的地理信息服务技术与新兴的语义服务技术相结合,建立地理信息语义服务框架及知识标注方法体系,并应用于地理空间信息服务处理中,提供智能化、自动化的地理信息服务发现、组合与触发策略;设计基于文本挖掘算法的半自动知识标注引擎,提高服务处理自动化程度,实现包含丰富语义信息的地理空间语义服务的发布;建立基于规则和推理引擎的地理信息服务匹配与发现机制,提高服务发现效率;建立地理信息服务语义标注与服务匹配评价方法,采用基于空间关联规则的标注正确性评估策略,验证知识标注价值。     

思想政治理论课教师拔尖人才培养目标初探

教育大计教师为本,教师的培养是实施人才强校战略的首要任务,是高校高水平发展的核心因素,思想政治理论课教师的水平直接关乎着大学生思想政治教育的质量。因此,结合高校思想政治理论课教师拔尖人才的基本内涵,针对高校思想政治理论课教师拔尖人才培养中现存的问题进行分析,明确高校思想政治理论课教师拔尖人才培养目标,从而优化高校思想政治理论课师资队伍建设,不断完善思想政治理论课教师人才队伍培养体系。     

外语学习中的行为动机

对大学英语本科专业生的学习动机进行了研究，并试图发现这些学生在进行外语学习过程的不同阶段中的行为动机是什么。运用试验方法，通过问卷调查和结果分析，对中国学生英语学习活动的主要动机进行了探讨，并就在外语学习过程中目标、考试、社会期待，以及对所学语言和文化的兴趣之间的关系进行了分析。     

计算机评价信息系统的应用

本文论述了大学生身体素质达标计算和评价信息系统问题，作者对建立系统的目的、设计开发方法以及所需设备等作了扼要的介绍，以推动计算机在体育教育事业中的应用。