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51.
Amitabha Mukhopadhyay 《Hydrogeology Journal》2003,11(3):343-356
The ability of artificial neural network to differentiate water samples from the two aquifers of Kuwait on the basis of their
major ion chemistry has been demonstrated. The major ion concentration distribution in the groundwater of the Kuwait Group
and the Dammam Formation aquifers of Kuwait appears very similar. Cross-plots, supported by the discriminant function analysis
of the data, however, suggest that there are some subtle differences in the overall composition of the water from the two
aquifers that make it possible to differentiate the water from the two aquifers in almost 80% of the cases. An artificial
neural network improved the differentiation capability to 90% of the cases. It is also possible to estimate the fraction of
Kuwait Group water in the flow stream of dually completed wells with the help of an artificial neural network developed for
this purpose.
Electronic Publication 相似文献
52.
53.
54.
高耸塔架结构节点损伤基于神经网络的两步诊断法 总被引:15,自引:1,他引:15
本文针对高耸钢塔架结构的损伤特点,建立了具有节点损伤的有限元模型,提出了一种分层神经网络两步诊断法:第一步,由基于区域残余力理论的第一层神经网络进行结构损伤区域的初诊;第二步,由基于应变模态理论的第二层神经网络进行损伤区域内的具体损伤节点位置和程度的诊断。对一平面塔架结构的数值仿真分析表明:本文提出的损伤诊断方法的结果是令人满意的。 相似文献
55.
56.
小清河滞洪区洪灾监测信息系统的研究与建立 总被引:2,自引:0,他引:2
应用机载合成孔径雷达监测洪水势态,离不开洪灾监测信息系统的支持,两者有机的结合,能充分发挥遥感和地理信息系统在防洪减灾应用中的优越性。本文以小清河滞洪区为实验区,从系统目标、数据层及其来源、数据编码、分析模型等几个方面,介绍了该区洪灾监测信息系统的建立情况。 相似文献
57.
应用人工神经网络的方法,利用30次强震震后1天和2天内的地震资料作为学习样本,对广西及其邻区发生的4次地震的震型作了早期预测判定,结果表明应用效果较好,正确率达75%。该方法值得进一步研究。 相似文献
58.
1991年江淮梅雨结束,在预报上具有相当难度。由于ECMWF数值预报出现重大偏差,曾一度造成业务预报的重大分歧,增加了预报决策的困难。作者客观地反映当时预报的实况,其目的在于剖析预报分歧中的症结,并由此提出预报员的经验可以弥补单一预报工具的不足,修正数值预报产品的误差,从而提高预报准确率。 相似文献
59.
人工神经网络与分析测试技术的研究与发展 总被引:8,自引:0,他引:8
回顾了人工神经网络研究的发展历程,简要介绍了神经网络模型与算法,对分析测试技术和相关学科中的人工神经网络研究及在流程控制、错误诊断、参数估计、传感器模型、模式识别与分类、环境监测与治理及光谱与化学分析中的应用等作了评述。引用参考文献113篇。 相似文献
60.
Earthquake magnitude prediction is of vital importance for human safety. The earthquake is a very complicated and non-linear dynamic process. It cannot be described adequately by any deterministic models. In this paper a neural dynamic modelling for earthquake magnitude prediction is reported. Historical records of earthquake magnitude series are used to construct the optimal non-linear dynamic model, and the consequent outcome of the earthquake behaviour is then predicted by this model. In turn, the latest recorded data set can be fed back to improve the accuracy of the neural dynamic model. The modelling of experiments of three earthquake magnitude series in China and Japan and their extrapolated predictions are included in this paper. The values predicted by extrapolation are in good agreement with the historical data. 相似文献