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1.
径流系数是表征流域的产水能力、反映自然地理因素对降水形成径流过程影响程度的重要参数。针对快速城市化背景下的海绵城市规划建设需求,为了寻求具有一定物理基础且较简捷快速的方法来确定区域产流,以武汉市后湖流域为研究对象,采用基于降雨径流试验的拟合函数、面积加权法和水量平衡法3种方法计算综合径流系数,并分析比较各个方法的优缺点。结果表明:(1)后湖流域3种方法计算的综合径流系数值分别为0.49,0.49和0.58;基于试验的拟合函数法计算简便,面积加权法各土地利用类型的径流系数取值主观性较大,水量平衡法具有水文学原理,适用于监测资料较充足区域。(2)降雨过程水量平衡法计算结果表明,前期影响雨量对场次径流系数有较大影响,在规划设计中应结合设计工况对应的成灾雨型、雨量、设计重现期等影响因素,优选水量平衡计算法。(3)当实测资料较为缺乏时,综合考虑排水规范中面积加权法和降雨径流试验方法可以快速得到区域综合径流系数的参考值。研究成果可为城市水资源利用和海绵城市建设提供参考。 相似文献
2.
传统基于样本与类中心的欧氏距离构造模糊支持向量机隶属度函数的方法将所有特征同等对待,并未考虑不同特征对样本与类中心距离的影响。针对这一问题,提出基于Relief-F特征加权的模糊支持向量机分类算法。首先通过Relief-F算法计算各特征权重并剔除权重较小的特征;然后应用特征权重计算样本到所属类中心的加权欧氏距离;最后,基于加权欧氏距离构造隶属度函数。该方法在考虑到特征重要性对分类效果影响的同时,通过权重阈值剔除权重较小的特征,从而将数据降维,提高了分类准确度和训练效率。实验结果表明:与支持向量机和传统基于距离构造隶属度的模糊支持向量机相比,基于Relief-F特征加权的模糊支持向量机具有更高的训练效率和分类准确率。 相似文献
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为了满足水库漂浮物强监管的需求,发挥水库水雨情视频监控的优势,将语义分割算法DeepLabV3+应用于水库漂浮物智能识别任务中。首先,通过多要素数据采集方法以及多种图像数据增强方式系统性整合得到水库漂浮物语义分割数据集。然后,提出改进的加权代价函数,以适应数据集中各类的总像素数量不平衡的问题。实验结果表明,通过规范采集与多种数据增强建立的数据集,以及改进的加权代价函数,提高了水库漂浮物语义分割模型的准确率。所提模型像素准确率平均值、平均交叉比分别可达到95.21%、91.03%,通过微信企业号实现的移动监管,可为水利相关部门对水库漂浮物进行及时的智能监控预警提供新的技术方案。 相似文献
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