流域三维地形仿真及洪水演进动态模拟

以VisualC 为编程基础平台,利用OpenGL和GIS技术,建立了流域三 维地形仿真系统;采用三维网格逼近的方法生成真实的三维地形,并在其上建模,实现了包括洪水淹没、推进的动态模拟仿真可视化技术, 初步建立了洪水演进仿真的框架。     

煤矿视频中复杂行为识别的持续学习模型探究

为更好保障矿工井下作业安全，如何提高矿井监控视频中矿工复杂行为识别准确率已成为研究热 点。通过耦合深度网络和主动学习方法构建的矿工复杂行为持续学习模型，可自动对新增样例进行标记，并持续 从视频数据中学习人体行为，从而提高识别准确率。分析在是否为主动学习和是否固定缓冲区大小 4 种实验环境 下公共数据集 KTH 和真实煤矿监控数据集 RCV 中复杂行为的识别性能，发现随着新增样例的加入，持续学习模型 框架能够不断改进每种复杂行为模型的识别性能，且最终的识别准确率相较于传统识别模型有明显提升。结果表 明持续学习行为模型能有效解决复杂行为识别过程中的概念漂移问题，且具有良好的自学习能力和鲁棒性。     

差分进化算法在电力系统中的应用研究进展

差分进化算法是一种基于群体智能的新型演化计算技术,近年来已在多种领域成功应用,但电力系统中实际应用尚不多见。评述了差分进化算法在电网规划、负荷经济分配、最优潮流计算与无功优化调度、谐波分析与电容器配置、发电计划、优化设计等方面应用的研究成果和进展情况,还将在电力市场竞价交易、投标策略以及电力市场仿真等领域发挥应用潜力。     

基于Novell网络的FTP服务器

本文以 Hell Soft公司的产品 FTPD模块为例 ,介绍在 Novell网络上建立 FTP服务器的方法和步骤 ,进而详细介绍其配置文件设置方法及其各参数含义。     

"清江流域水情分析与仿真系统"水情数据库的建立

针对“清江流域水情分析与仿真系统”对水情数据库的需求，在选定的数据库平台——ORACLE基础上，进行清江流域水情数据库的设计，通过对ORACLE数据库的优化配置，数据库对象的建立以及数据库的维护，实现了数据库的高可靠性、高速多用户的安全访问。     

数字城市工程多源信息复合研究

分析国内外城市地理信息系统技术建设数字城市存在的问题，依据数字城市建设要求，从数字化角度分析城市多源信息的特点，针对基于域和对象的空间信息模型，运用面向对象方法体系，构造一种能够集成域和对象模型的空间数据复合模型，使其能满足数字城市建设对城市多源动态信息的一体化管理、合成及提取的要求。     

基于遗传规划的径流预测新方法

应用遗传规划方法进行中长期径流预测,将预测模型视为遗传规划中的个体加以处理,依据生物界“优胜劣汰”的原则,运用复制、交叉和变异等遗传操作算子;根据历史样本数据自动生成最佳的径流预测模型,包括模型的函数形式以及模型参数;最后运用得到的预测模型对某水文站的年径流进行预测。仿真结果表明,基于遗传规划的径流预测模型可以明显提高径流预测精度,为解决中长期径流预测问题提供了一种行之有效的新方法。     

短期水电优化调度系统设计与开发

大规模水电站群联合优化调度运行对于水电厂自身和电网安全稳定运行至关重要,需制定高效实用的水电站短期发电计划指导其运行。因此,该系统研发了一套基于B/S模式的短期水电优化调度系统,阐述了该系统的总体功能设计和关键实现技术。系统应用表明,该系统具有友好的人机交互界面、良好的健壮性和可扩展性,为制定短期水电系统联合优化发电计划提供了便利。     

基于随机分形搜索算法的马斯京根模型参数优选

马斯京根模型在河道洪水演算中发挥着重要作用,该模型参数优选对提高洪水演算准确性至关重要。提出利用随机分形搜索算法(SFS)解决非线性马斯京根模型参数优选问题,同时将混沌序列替代SFS更新操作中的随机数。对算例进行洪水演算仿真分析并与多种优化算法比较,结果表明,随机分形搜索算法对非线性马斯京根法模型参数优选问题求解行之有效,且算法实施过程简便、参数解算精度高。     

基于信息冗余度的多目标水文站网评价方法

水文站网的规划布设对研究水文过程、获取正确有效的水文信息、减少资源浪费具有重大意义。选取田纳西Hiwassee流域9个站点2014~2016年的日径流量数据,基于信息熵理论建立多目标组合优化站网评价模型,即先提出信息冗余度概念,以站点信息冗余度最小为原则对9个站点进行综合排序,得到站点组合;再建立以信息总量、信息冗余、信息推断能力为目标的多目标函数,并采用理想点法求解该模型得到最优站点组合;最终基于信息距离传输模型对最优组合站点进行空间控制范围评价。结果表明,该流域仅需保留3个站点(03571000、03566000、03550000)即可提供原始站点所提供信息总量的92.9%,信息冗余度降低89.3%,其总空间控制范围达到全流域面积的90.2%。说明优化后的3个站点仍可提供足量信息,对其余站点的信息推断能力较强,且站点分别位于流域的上、中、下游,能更好地实现对流域的监测和控制。