泥沙遥测终端控制机的设计

水资源利用中的泥沙问题日益突出,有必要设计一种泥沙自动测报系统来及时测定泥沙的含量。我们基于工程实际,给出了一种基于MSC1210单片机和无线数据传输方式的水库泥沙遥测终端控制机的设计方法。该终端控制机性能稳定、精确度高、可靠性好、无人值守,适于水库或江河现场使用。     

区域土壤含水率遥感监测分析方法研究进展

土壤水分是陆地表面参数化的一个关键变量。遥感技术为大面积动态监测土壤水分提供了可能。简述了热惯量法、作物缺水指数法、植被指数距平法、微波遥感法、高光谱法五种目前为止比较成熟和广泛应用的土壤水分遥感监测方法和模型,并进行了优缺点分析。     

递阶偏最小二乘回归模型及其应用

偏最小二乘回归模型中包含所有原始选择的变量,当自变量较多时,因得到的模型结果十分庞杂而难以分析和解释。本文采用递阶偏最小二乘（Hierarchical PLS,Hi-PLS）回归方法,通过分层建立模型的方法有效解决了这一问题。工程实践表明,本模型精度较高,特别适用于大规模变量集合的回归分析。     

石头河灌区浮筒式水力控制闸门模型试验研究

针对石头河灌区分水闸的运行情况,提出了浮筒式水力控制闸门形式。作为改造的新型闸门形式,具有独特的结构和运行特点,通过水工模型试验研究,为石头河灌区的浮筒式水力控制闸门的实际应用提供了依据。     

支持向量机在大坝渗流监测中的应用

支持向量机是基于统计学习理论的小样本学习方法,是一种处理高度非线性分类回归等问题的新方法,它能较好地解决小样本非线性高维数,避免了神经网络无法解决的局部极小问题.本文简要介绍了支持向量机的基本原理及其在渗流监测数据处理中的应用,论述了如何利用支持向量机建立大坝渗流统计模型和预报.通过对云龙水库渗流监测连续观测数据的计算和分析,并与RBF神经网络预测结果进行比较,证明支持向量回归机在渗流监测中比RBF神经网络预测精度更高,具有良好的泛化能力.     

OSC-PLS法在大坝安全监控模型中的应用

为了提高PLS大坝监控模型的可解释性,引入一种数据预处理方法——正交信号修正(OSC)法,对原始自变量进行预处理,去除和因变量无关的信号,再建立PLS监控模型。实例分析表明,OSC-PLS法只需要1个主成分就可以建立监控模型,与PLS模型相比,该模型的回归系数具有明确的物理意义,因子的重要性指标更合理。因此,OSC-PLS大坝安全监控模型结构更简单,解释性更好,具有一定的推广价值。     

基于偏最小二乘回归和最小二乘支持向量机的大坝渗流监控模型

利用偏最小二乘回归法对影响大坝渗流的诸多因素进行分析,提取对因变量影响强的成分,克服了变量间的多重相关性问题,降低了最小二乘支持向量机的输入维数,从而可以较好的解决非线性问题,建立了基于PLS-LSSVM的大坝渗流监控模型。实例分析表明,PLS-LSSVM模型的拟合与预测精度均优于独立使用PLS或LSSVM建模的精度;PLS-LSSVM模型的学习训练效率比LSSVM模型有较大的优势,更适合于大规模的数据建模。     

0—1整数规划和指派问题在小流域治沟骨干工程坝系规划中的应用

本文将一个复杂的时空优化问题的求解转化成０－１整数规划和指派总理的联合求解，并建立了相应的数学模型，实践证明，转化方法思想正确，转化后的数学模型求解简单，节省机时。     

0-1整数规划和指派问题在小流域治沟骨干工程坝系规划中的应用

本文将一个复杂的时空优化问题的求解转化成0—1整数规划和指派问题的联合求解,并建立了相应的数学模型。实践证明,转化方法思想正确,转化后的数学模型求解简单,节省机时。     

用逐步计算法编制以灌溉为主水库群的常规调度图

本文提出一种编制水库群系统调度图的方法——逐步计算法,该法是把调度图中的各条调度线和指示出力(或指示放水流量)作为参数。首先对每个参数进行灵敏度分析,并按大小排序,然后按排队次序逐个参数进行优化,最终所得到的各个参数值就是要绘制的调度图。实践证明,把该法用于安徽省淠河灌区水库群、梅山水库和毛尖山水电站的常规调度图的编制,取得了十分满意的成果。