基于BP神经网络的抚河水环境质量评价研究

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.     

四川省华蓥市赵子秀山变形体的成因机制研究

赵子秀山变形体位于华蓥市西北部,变形体一旦失稳将直接对华蓥市造成威胁。本文从斜坡地质结构、变形破裂特征、地貌演化及人类工程活动(采煤)入手,结合数值模拟的方法研究变形体的变形机制。研究表明变形体的形成是下部含煤层的中倾角反向层状结构斜坡在河谷下切过程中发生倾倒-拉裂变形所致,同时,后期的采煤活动对拉裂变形的发展有较大影响。     

高速远程滑坡飞行数值分析

许多大型高速远程滑坡在近程活动阶段呈现凌空飞行运动,其飞行过程必须考虑空气动力学效应和地面效应,但是直接求解高速滑体凌空飞行运动的偏微分方程是困难的。因此,以往的研究只给出了定性分析或粗略的计算结果。本文将以头寨沟滑坡为例,使用数值模拟方法研究高速滑体凌空飞行的运动规律。结果表明,高速滑体凌空飞行时空气动力效应更多地表现为对滑体的抬升作用;高速滑体因空气动力效应的影响而产生不断增大的水平推力和竖向抬升力,使得水平加速度不断增大,竖向加速度不断减小,导致滑体的水平速度不断增大,而竖向速度则趋于稳定值,当水平速度远超过竖向速度时,滑体的飞行姿态将接近于平行于地面。因此,与不考虑空气动力学效应的情况相比,高速滑体凌空飞行时间更长,飞行距离更远,更加符合滑坡的实际情况。     

高速铁路路基黄土滑移变形的动力数值模拟

以郑(州)-西(安)高速铁路为例,选择典型路段(华阴、潼关、灵宝和偃师等),采集大量原状黄土样品,进行动三轴试验,获得一系列黄土动力学参数,如动弹模、动阻尼、残余应变等,进而建立高速铁路黄土路基动力学数值模型。按该线路地震危险性分析结果,合成8条人工地震波(50年10%和2%的超越概率水平),输入该动力学模型中进行计算。结果表明:黄土路基的横向和纵向变形都随着地震力的增大而增大,从而导致黄土滑移和震陷,这与现场激振试验及动三轴震陷试验结果基本一致。该结果为郑西高速铁路抗震陷和抗滑移设计提供了重要依据,并提出了切实可行的黄土抗震陷和滑移地基处理措施,已应用于该高速铁路的设计与施工中。     

地下水数值模拟中人为边界的处理方法研究

边界条件预测是地下水数值模拟中的关键问题。本文针对人为边界受自然和人为因素影响,边界流量变化复杂难于预测的问题,讨论了人为边界条件的处理方式和实现方法,并将其应用到具有人为边界的二维潜水含水层系统。预测结果表明,受区内人工开采影响,边界流量呈逐年上升趋势,部分边界由流出边界转化为流入边界,结果符合地下水系统变化趋势,提高了预测精度。     

基于Mindlin理论Winkler地基参数的Kalman滤波识别

提出了Winkler地基参数的Kalman滤波识别方法。引入Mindlin理论后,推导了Winkler地基上板的控制微分方程。利用Fourier变换,推求了Winkler地基上简支板的Fourier闭式解。推导了Winkler地基参数的Kalman滤波方程,研究了Winkler地基参数的Kalman滤波识别的具体计算步骤。研究表明,运用Kalman滤波理论进行Winkler地基参数的识别,能有效地估计Winkler地基参数;Winkler地基参数的滤波收敛速度和精度受地基参数初始值选取和位移实测资料的影响,且Kalman滤波理论也可用于其他地基模型地基参数的识别。     

河流集合预报方法(ESP)在水资源中长期预测中的应用研究

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.     

基于分布式水文模拟的三峡区间洪水预报(Ⅰ)——模型构建及验证

长江三峡区间因暴雨形成的洪水峰高量大,对三峡水库的防洪安全和运行调度的影响很大.本论文依据三峡地区的地形地貌特征,采用基于GIS的机理性分布式水文模型,来模拟三峡区间入库洪水,以尽量减少洪水预报中的不确定性.利用近期建成的78个自动雨量站网监测的小时降雨信息作为模型的输入,对模型参数进行了率定和验证,结果表明:大多数洪水过程的模拟精度较好,但也有的模拟结果较差,其中降雨信息缺失是洪水预报不确定性的主要来源.     

基于AGA的SVM需水预测模型研究

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.     

珠江流域的枯水研究与展望

本文简述了珠江下游控制站枯季径流特点及珠江流域枯水研究概况,对珠江枯水研究进行了展望,提出了未来珠江枯水研究的重点:开展人类活动对枯水径流的影响研究及枯水水文气候研究,同时指出,为指导流域的防旱抗旱工作,需建立枯水水情数据库及枯水预报模型.