基于GR4J-LSTM混合模型的洪水预报研究

为提高洪水过程预报的准确性，将概念性水文模型GR4J (modèle du Génie Ruralà4 paramètres Journalier)的预报流量耦合到长短时记忆神经网络(Long Short-Term Memory Neural Network, LSTM)中，构建了GR4J-LSTM混合模型，并与GR4J、LSTM模型进行对比。基于2012～2019年陆水水库汛期与洪水事件相关的数据集，并结合欧洲中期天气预报中心的3 h预报降水产品，驱动GR4J-LSTM混合模型，预报陆水水库3～12 h预见期的入库流量。最后采用平均影响值(Mean Impact Value, MIV)算法评估输入变量的相对重要性。结果表明：GR4J、LSTM和GR4J-LSTM模型均具有较好的模拟预报能力，但GR4J-LSTM混合模型的预报性能最优，既可以学习GR4J模型的产汇流过程，又提高了洪水预报的精度。研究成果可为洪水预报方案制定提供参考。     

基于互联网的基础课程线上线下教学实践

阐述课程教学中的线上线下混合教学模式，存在的问题，应对的措施，通过对现有网络资源的充分利用，将前沿理论知识以及行业热点融入线上课程教学中，从而促进对于课程的主动学习。     

直角坐标在软件开发中的应用研究

为简化不同软件开发技术处理界面中组件关系的算法,增强使用数学模型解决软件开发中算法设计的能力,全面分析和总结直角坐标系在界面设计中的应用十分必要。通过对不同开发技术处理界面设计的分析,界面中组件位置关系实质上都可以转化为坐标关系的计算。本文列举了直角坐标系在Python编程、Android编程、Java编程和Unity编程中的应用,以期给相应的算法设计提供借鉴思路。     

两种混合单元混合机理的数值模拟

为了研究SV型和SX型混合单元在全静态乳化器的混合机理,使用群体平衡模型对乳化器内部流场进行模拟分析。结果表明,SV型与SX型混合单元的混合机理是油相与水相材料通过混合单元时其空间流动方向改变,在流场内形成大量的漩涡,从而达到乳化的目的;通过比较流体在经过SV型和SX型混合单元后的水相索特平均直径(d_(32)),得出SV型混合单元的乳化效果更强,但同时消耗更多的能量,压降更大。     

轻烧煤矸石混合电子含氟污泥制备混合材及其对水泥性能的影响

直接轻烧电子含氟污泥用作水泥混合材存在火山灰活性不高、标准稠度需水量大等问题，本文利用煤矸石作为电子含氟污泥的硅铝质补充来源，将电子含氟污泥和煤矸石混合后轻烧制备水泥混合材，通过强度活性指数、水泥力学强度、水泥标准稠度需水量、凝结时间、粒度分布等指标以及X射线衍射和扫描电镜等试验，探究了轻烧煤矸石混合电子含氟污泥制备水泥混合材对水泥性能的影响。结果表明:与直接轻烧电子含氟污泥制备的水泥混合材相比，煤矸石混合电子含氟污泥后轻烧制备的水泥混合材，可改善水泥的颗粒级配，降低水泥的标准稠度需水量，提高水泥混合材的活性和所配制普通硅酸盐水泥强度，但会使水泥的初凝时间延长、终凝时间缩短。