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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。 相似文献
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采用固相反应法制备了四方Sr3YCo4-xCuxO10.5+δ(x=0~1.0)多晶。用热重-差示扫描量热分析,X射线衍射研究了多晶的有序化相变及结构。在固溶范围内(x=0~0.4),观察到有序峰(103)和(215),说明四方Sr3YCo4-xCuxO10.5+δ多晶为超结构,这是由于合成时在1000℃以上发生了吸氧(δ)有序化相变;当x=0.6~1.0时,978℃时在晶界处形成了单斜杂相,破坏了Sr3YCo4-xCuxO10.5+δ多晶的有序。当x=0~0.4时,多晶呈半导体输运行为。随着Cu掺杂量的增加,Co4+提供的空穴载流子浓度增大,电阻率明显下降;由于Cu的固溶,自旋熵增加,载流子浓度和自旋熵的共同作用使x=0~0.2多晶的热电势不变,x=0.4的热电势降低。并且Cu掺杂导致的晶格畸变使Co3+离子由高自旋态转变为高/低自旋混合态,磁化强度和铁磁转变温度(Tc)降低,磁结构由G-型反铁磁转变为铁磁。在进行二次烧结后,300K时电阻率明显降低,热电势为一次烧结的2倍,可能是二次烧结使多晶的有序化程度增大,提高了铁磁有序排列。 相似文献
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为提高Western Blotting结果的可靠性,以蛋白溶出率和凝胶电泳蛋白条带完整性为指标,比较提取液种类、研磨方式、酶抑制剂种类及其体积分数和提取时间对南美白对虾肝胰腺蛋白提取效果的影响。采用优化后的提取方法获得高质量蛋白样品,并采用Western Blotting法分析无水环境胁迫后南美白对虾肝胰腺组织中细胞凋亡信号通路相关蛋白的表达水平。结果表明:RIPA裂解液作为提取溶剂所得的蛋白溶出率高于水提和磷酸盐缓冲液,电动匀浆和液氮研磨所得蛋白条带更完整,4%蛋白酶磷酸酶混合抑制剂能有效抑制肝胰腺内源酶引起的蛋白降解;采用Western Blotting法分析无水保活期间南美白对虾肝胰腺蛋白,发现低温诱导休眠的同时会引起细胞轻微凋亡,且凋亡水平呈应激时间依赖性增加,环境胁迫解除后有所回调。 相似文献
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