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复杂产汇流特性地区使用洪水分级预报方法可提高预报精度,本文提出一种基于自编码器(Autoencoder,AE)和残差卷积神经网络(Residual Convolutional Neural Network,RCNN)的洪水分级智能预报方法,使用自编码器和K均值聚类算法实现对原始水文数据的特征提取和洪水分级,通过RCNN模型提升卷积神经网络的有效训练深度,以山东省小清河流域黄台桥水文站为例开展洪水分级智能预报研究。结果表明应用降维数据聚类的AE-RCNN模型MAE指标、RMSE指标、NSE指标分别为5.04、7.91、0.92,优于CNN模型、RCNN模型和降雨聚类RCNN模型。该方法能够有效提取水文数据特征、提高洪水预报精度。 相似文献
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应用SWAT模型,以黄河流域伊洛河为研究对象,通过设置6种HRUs(Hydrological Response Units)划分方案,分析了HRUs数量对SWAT模型参数和模拟性能的影响,并进一步用于伊洛河年径流变化的归因分析。结果表明:SCS径流曲线值(CN2)、土壤有效含水率(SOL_AWC)、深层土壤水渗透系数(RCHRG_DP)和河岸基流α因子(ALPHA_BNK)是伊洛河SWAT径流模拟敏感性高的几个参数。HRUs数量对SWAT模型参数和径流模拟精度影响较小。相对1971—1985年,1986—2015年气候变化和人类活动共同导致了伊洛河流域径流的减少。其中,1986—1995年、1996—2005年、2006—2015年3个时期气候变化对径流变化相对贡献率分别为68.7%、22.5%、83.1%,LUCC外的其他形式的人类活动对径流变化相对贡献率分别为30.9%、76.7%和16.9%,而LUCC的相对贡献不足1%。人类活动能够有效地缓解气候变化对径流的影响,使河道观测径流保持在相对稳定的变化范围。 相似文献
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区域性地面沉降量预测的灰色与时间序列方法 总被引:2,自引:0,他引:2
由于特殊的地形、地质条件,海河流域因地下水超采造成的地面沉降现象较为严重.选用海河流域沧州地区的地面沉降历史情况作为特殊示例,运用灰色模型(GM)和时间序列模型(ARMA)进行建模、预测,最后尝试将两种模型混合,建立新的预测模型,根据实测沉降数据进行建模,预测未来地面沉降.此外,对三种模型进行比较、说明,来阐述混合模型优越性,以期为整个海河流域的地面沉降研究提供适合的方法.最后通过实例检测证明新的模型综合了原两种模型的特点,优势互补,达到了较好的效果,从而证明了其实用性与可信度. 相似文献
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山西三维集团股份有限公司在国家环保总局-陶氏化学公司清洁生产示范合作项目办和山西省新纪元环境与发展研究院的支持下,开展了首轮清洁生产审核。本次审核对公司污染现状做了全面、准确的调研和论述,针对审核重点提出4项中/高费方案,均得以实施,形低费方案实施率80%以上,取得了较好的环境效益和经济效益。 相似文献
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