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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
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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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一般的在线学习算法对不平衡数据流的分类识别会遇到较大困难,特别是当数据流发生概念漂移时,对其进行分类会变得更困难.文中提出面向不平衡数据流的自适应加权在线超限学习机算法,自动调整实时到达的训练样本的惩罚参数,达到在线学习不平衡数据流的目的.文中算法可以适用于不同偏斜程度的静态数据流的在线学习和发生概念漂移时数据流的在线学习.理论分析和在多个真实数据流上的实验表明文中算法的正确性和有效性. 相似文献
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为提高稀疏表示跟踪模型性能,提出一种分段加权的反向稀疏跟踪算法,将跟踪问题转化为在贝叶斯框架下寻找概率最高的候选对象问题,构造不同的分段权重函数来分别度量候选目标与正负模板的判别特征系数。通过池化来降低跟踪结果的不确定性干扰,选择正负模板加权系数差值最大的候选表示作为跟踪结果。实验表明,在光照变化、遮挡、快速运动、运动模糊情况下,所提出的算法可以确保跟踪结果的准确性和鲁棒性。 相似文献