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71.
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
72.
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
73.
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
74.
真空堆载联合预压加固软基中孔隙水压力消散规律研究 总被引:1,自引:0,他引:1
通过实测资料分析了真空堆载联合预压中不同深度的孔隙水压力、超孔隙水压力、相对超孔隙水压力随时间的变化规律,并对孔压变化的原因进行了微观解释。结果表明:(1)处理区外侧,孔压变化主要由地下水位下降引起,受真空影响较小;(2)在处理区内,孔压变化受真空负压、土体渗透性和堆载荷载的影响。真空作用下的渗流是孔压消散的主要方式,土体渗透性的强弱影响着孔压消散的速度,消散的孔压转化成有效应力,促使土颗粒移动,对孔隙水产生挤压,这使孔压消散呈脉动性特征。 相似文献
75.
花岗岩残积土水土特征曲线的试验研究 总被引:2,自引:1,他引:1
本文采用渗析法测定花岗岩残积土的水土特征曲线,详细介绍了渗析法的试验步骤及注意事项,并对花岗岩残积土的水土特征曲线进行了分析。通过试验得到残积土水土特征曲线,无论是干燥段或是浸湿段,下降都较为平缓。花岗岩残积土的进气值较低,仅为10kPa左右,而土体残余含水量较大,为20%左右,说明花岗岩残积土持水能力较强。文章还对水土特征曲线的滞回圈进行了分析,认为水土特征曲线的滞回圈应该是由多种原因引起的。 相似文献
76.
《水文地质工程地质》2008,35(4)
中国水利水电科学研究院开发研制了地表水和地下水资源评价系列应用软件。全部软件基于Windows环境,完全可视化操作界面。软件系统适合于各类水体环境、地下水源地或区域地下水资源评价和预测预报。软件实用高效,在国内已拥有众多用户,并得到用户一致好评。 相似文献
77.
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。 相似文献
78.
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
79.
80.
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