水利歌

一 天常风雷雨，地水滚滚流。没有治理好的江河水，水它乱流。洪水来了像猛兽，淹的农业颗粒不收，淹的城镇塌了楼，百姓的生活呀，发呀发了愁。二 水利部门呀，专门抓水头，年年治理江河水，水有计划的流，田间渠道水常有，保证了农业大丰收，繁华了城镇，盖起了工厂楼，人民的生活呀，从此不用担忧。三 引嫩的工程，穿过了山山沟沟，将水引进了红旗泡，还有那黑山口（黑鱼泡），大大的水库把它贮留，保证了大庆水换油，年产５０００万吨油，保持了廿个年头，水利部门呀汗水没少流。 四 桃山水库呀，座落在勃山口，大坝横拦七台河，镶嵌在两山丘，抬高水位高山上走，发电送到采煤口，解决了七台河缺水贵如油，引来了外商企业把呀把资投。 五 省内的各大水库，美景看不够，蓝天白云红硕果大绿洲，鸟儿歌唱，花郁秀，高山平湖小船荡悠悠，美丽的古式宾馆，欧式的楼，游人看了手足舞蹈，喝起了美酒。水利歌@高春波!省水利第二工程处离休干部     

跨越随想

千年百年，人说漫长，人说短暂。四大发明传向了远方，而远方却冲来了军舰，飞来了炮弹。冰雪凝固了历史的厚重，虽走过去了，但我们还要常回头看看，那里有我们祖辈的智慧、苦难和执著的信念。百年千年，人说漫长，人说短暂。天各一方亦是在对面，上天入海不再是梦幻。山花绽开了春风的笑颜，走过去了，我们就不再回头，迎接未来只能靠发展。向前！向前！向前就风光无限。跨越随想@解原     

湖北省水利行政审批制度改革概览与前瞻

近年来，湖北省水利部门为适应新形势、谋求新发展，加大了行政审批制度改革力度。首先，找准改革的理论依据。其次，认真落实改革的组织领导和保障措施。第三，扎实推进改革各项工作进程。第四，争取改革的实际效果。通过改革，普遍精简了审批项目，提高了工作效率；加强了规范化建设，促进了职能转变；增强了工作透明度，遏制了腐败行为；优化了发展环境，促进了当地经济发展。改革中也存在一些问题，结合水利部门实际，提出五点建议。     

理顺水行政关系势在必行

近几年，由于我们加大了水利改革的力度和步伐，使水利工作有了新的发展和突破。尤其是1998年，在市委、市政府和上级水利部门的领导和支持下，完成了自来水厂的接收工作，成立了供水公司，实现了将水利局改为水务局，并已更名挂牌，强化了水行政主管部门的职能作用，在水资源管理上实现了"五统一"，（统一规划，统一调度，统一发放取水许可证，统一征收水资源费，统一水质水量）。口五大连池市水务局旧体制弊病多。由于历史的原因，我市过去形成了多家管水的局面。多家管水带来的负面影响是非常严重的。一是由于没有统一规划，使水资源的开…     

关注水就是关注未来

这些天，日本的京都引起了全世界的瞩目：日本皇太子来了，法国总统希拉克通过电视传来了信息，荷兰、摩洛哥的王子来了，世界水理事会主席来了，120多位各国的部长来了，1万多名代表来了，1300多名记来了；老人来了，孩子来了。人们不远万里来到淀川河边、琵琶湖畔，带着水的消息，带着人们的企盼，也带来了人类解决水问题的行动。     

五句子：土得掉渣的山歌

行走在长江三峡，最撩人的是用东鄂西的五句子山歌。这多情的山歌世代长在山里头，迷住了痴男怨女，给他们解忧化愁。借一条大江的灵气，漫山漫野的男女，长大了，拨动心头的情弦，水里岸里，男男女女的相爱了，就有了情天恨海，就有了无边无际的相思，总想表达自己的爱恨，心头想着，口里就就唱了。这歌唱给曲听，唱给水听，唱给草听，唱给树听，这歌声一传十，十传百，百传千，你唱我也唱，在山野林地里，脸厚的人唱给脸薄的人听，哥哥唱给妹妹听，歌声勾走了姐呀妹的心。     

在溪洛渡工程铸就监理品牌——三峡发展公司溪洛渡监理部筹建期工程监理纪实

2003年2月，中国三峡总公司派出了第一批建设者，满载三峡人的豪情与壮志，挺进了金沙江溪洛渡。2003年3月，三峡发展公司紧随其后，抓住机遇，抢占先机，也进驻了溪洛渡。2003年4月，溪洛渡监理部成立了。     

中断法脚手架施工在巴家咀塔架浇筑中的应用

在巴家咀水库增建泄洪洞塔架建设中，成功地应用了中断法施工，满足了施工要求，确保了施工的安全渡汛，加快了施工进度，降低了成本，取得了显著的经济效益。     

万家寨水利枢纽建设中的合同管理

万家寨水利枢纽工程由水利部，山西省和内蒙古自治区联合投资兴建，建设管理局以实事求是的原则进行了招标工作，选择了承包商，改制后的有限公司，在遵守合同的基础上，不失灵活地处理了许多现场问题，调动了各方积极性，抢回了失去的工期，取得了可靠的经济效益。     

我国灌溉机具的演变

我国的灌溉农业历史悠久。在长期的生产实践中，劳动人民发明创造了许多农田灌溉机具。这些灌溉机具在农业生产中被广泛应用，促进了生产的发展，也体现了当时社会生产力的发展水平。早在商代，我国人民就开始采用自流灌溉，但那时的灌溉工具极其简陋，只有瓦罐、瓦盆之类的陶器，人们“抱瓮而灌”，效率十分低下。到了春秋时期，出现了桔槔。桔律是用一根木杆，底端系石，顶端挂桶，安装在支架上制成的，利用杠杆原理提水，“军水若抽，数如溢汤”，“一日浸百畦”、“民逸而利多”，在当时是效率最高的灌溉工具。稍后，又出现了挽护。辘轳…     

岩体爆破效应预测的前馈网络目的规划方法

提出了岩体爆破效应预测的前馈网络目的规划方法，文中给出了该方法的数学模型，求解方法以及在三峡工程左岸坝区岩体爆破效应预测中的应用，计算结果表明，该方法改善了前馈网络的泛化性能，提高了岩体爆破效应的预测精度。     

BMA方法在黄河龙门站含沙量过程 预报中的应用研究

以黄河流域吴堡站到龙门站为研究区域,建立龙门站含沙量过程的线性动态和BP神经网络两种统计模型,并结合BMA方法给出两种模型的综合预报结果。结果表明,在线性动态模型和BP神经网络模型的基础上,采用BMA方法进行含沙量预报模型的合成预报不仅可以提高预报精度,而且可以提供概率预报值。     

River Flow Forecasting using Recurrent Neural Networks

Forecasting a hydrologic time series has been one of the most complicated tasks owing to the wide range of data, the uncertainties in the parameters influencing the time series and also due to the non availability of adequate data. Recently, Artificial Neural Networks (ANNs) have become quite popular in time series forecasting in various fields. This paper demonstrates the use of ANNs to forecast monthly river flows. Two different networks, namely the feed forward network and the recurrent neural network, have been chosen. The feed forward network is trained using the conventional back propagation algorithm with many improvements and the recurrent neural network is trained using the method of ordered partial derivatives. The selection of architecture and the training procedure for both the networks are presented. The selected ANN models were used to train and forecast the monthly flows of a river in India, with a catchment area of 5189 km² up to the gauging site. The trained networks are used for both single step ahead and multiple step ahead forecasting. A comparative study of both networks indicates that the recurrent neural networks performed better than the feed forward networks. In addition, the size of the architecture and the training time required were less for the recurrent neural networks. The recurrent neural network gave better results for both single step ahead and multiple step ahead forecasting. Hence recurrent neural networks are recommended as a tool for river flow forecasting.     

Development of a Hybrid Data Driven Model for Hydrological Estimation

High and low stremflow values forecasting is of great importance in field of water resources in order to mitigate the impacts of flood and drought. Most of water resources models deal with the problem of not being flexible for modeling maximum and minimum flows. To overcome that shortcoming, a combination of artificial neural network (ANN) models is developed in this study for monthly streamflow forecasting. A probabilistic neural network (PNN) is used to classify each of the input-output patterns and afterward, the classified data are forecasted using a modified multi-layer perceptron (MMLP). In addition, the performance of the MLP and generalized regression neural network (GRNN) in streamflow forecasting are investigated and compared to the proposed method. The findings indicate that the R² associated with the suggested model is 46 and 80% higher compared to MLP and GRNN models, respectively.     

基于遗传算法的神经网络优化预测模型及其在年径流预报中的应用

根据径流中长期预测的特点，将遗传算法和神经网络相结合，提出一种年径流预测新算法——遗传神经网络优化预测方法．该方法提高了径流中长期预测模型的优化能力，有效地克服了人工神经网络学习速度慢、存在局部极小点的固有缺陷．最后对实例分别用几种不同的模型进行预测，经比较分析，证明所提出的方法能有效地提高预测精度和速度     

基于PSO-GRNN方法的城市用水量短期预测

鉴于城市用水量短期预测中传统的神经网络训练易陷入局部极小点、收敛速度较慢等问题,采用具有全局随机优化思想的PSO算法对GRNN神经网络径向基函数的扩展速度进行优化,提出了城市用水量的PSO-GRNN神经网络预测方法。根据某市日用水量的实测数据进行建模和预测,通过与最小二乘模型、核估计模型、局部线性估计模型的模拟效果进行对比表明：PSO-GRNN网络具有较强的自适应能力和泛化能力,能够有效地提高用水量的预测精度。     

反向传递神经网络在水泥土无损检测中的应用

通过水泥搅拌土室内试验，研究了水泥搅拌土的各种物理力学特性，根据试验数据建立了水泥搅拌土无侧限抗压强度、灰土比与养护条件、养护时间、纵波波速、横波波速的神经网络模型，然后对水泥土的强度和灰土比进行计算和预测。研究结果表明，神经网络模型不仅可以综合考虑各种因素的影响，而且具有较高的预测精度，是一种很好的无损检测信息处理工具，在岩土工程无损检测中具有广阔的应用前景。     

ARIMA与ANN组合预测模型在中长期径流预报中的应用

基于时间序列预测模型及BP神经网络,提出了新的组合预测方法.该方法采用三层结构的BP神经网络来构造组合预测模型,运用时间序列模型预测方法得出的预测结果,采用历史滚动法将前5年的预测结果数据作为BP网络的输入,以当前年份的预测结果为网络期望输入,建立了ARIMA-ANN组合预报模型.利用Matlab7神经网络工具箱对塔里木河上游源流卡群水文站的年径流量进行了预报及验证.结果表明:组合模型的预报结果精度高,容错能力强,是中长期径流预报的有效方法.     

神经网络技术在水文系列中长期预报中的应用

运用人工神经网络技术的基本原理，以降雨量作为基本影响因子，建立了流域年径流量的神经网络预报模型。在建模过程中，为保证计算快速收敛，重新定义了权重增量的计算公式。从两个流域的应用实例资料验证表明，模型基本合理、可靠，具有较好的适应性和预报精度。由模型计算结果可以看出，将人工神经网络技术应用于流域年径流量的预报研究，是以系统的观点将降雨与径流作为输入和输出联系起来，它可为流域径流的中长期变化预测提供一条崭新而有效的途径。     

冰凌预报模糊优选神经网络BP方法

黄河内蒙段地处黄河流域最北端，由于它的特殊地理位置、水文气象条件、河道特性，几乎每年产生凌汛。本文在分析影响凌汛成因因素的基础上，选取合适的预报因子，基于模糊优选神经网络BP模型，提出冰凌预报方法，应用于黄河内蒙段封河、开河日期的预报。结果表明，计算简便，精度良好。