基于BP神经网络的来水量预测模型

针对径流量长期变化的因果关系复杂特性,常规的中长期水文预报模型又很难满足精度要求,提出了基于BP神经网络的来水量预测模型。结合实际径流数据,验证了模型的预报精度,可用来进行中长期水文预报。     

应用BP神经网络预测泾惠渠灌区来水量

泾河是泾惠渠灌区的主要灌溉水源,预测泾惠渠渠首处泾河时段来水量对灌区调度管理具有重要的意义.运用人工神经网络预测模型,以10天为一个时段,用前3个时段泾惠渠灌区渠首泾河来水量预测第4个时段的来水量,实例分析表明,预测相对误差在10%以内,可为灌溉调度提供依据.     

基于BP神经网络的旬降雨径流相关预报模型

参照流域暴雨与径流相关的特点,以实际的旬初土壤蓄水量、旬降雨量为输入条件,以实际的旬径流量为输出条件,建立BP神经网络旬降雨径流相关模型.实例表明,模型结构简单,可操作性强,利用该模型进行的旬径流预报具有较好的模拟精度,并为利用旬降雨预报信息实施旬径流中期预报奠定了基础.     

新疆金沟河灌区信息化建设

新疆金沟河灌区作为全国、全疆水情自动信息化建设试点单位,建成了局域网办公自动化及水情自动测报系统,系统采用了超短波传输数据等一系列成熟的高科技技术,保证灌区工程安全运行和水资源配置合理准确。     

金沟河灌区信息化建设效益浅析

通过简述金沟河灌区社会经济状况、信息化系统建设必要性、遵循原则及建设内容,针对信息化系统的建设运用对流域管理单位带来的综合效益以及对用水单位带来的效益与影响加以分析研究,来达到对流域管理机构给予信息化建设综合效益及影响的理论支持。     

浅谈金沟河灌区信息化建设效益

本文通过简述金沟河灌区社会经济状况、信息化系统建设必要性、遵循原则及建设内容,针对信息化系统的建设运用对流域管理单位带来的综合效益以及对用水单位带来的效益与影响加以分析研究,以期对流域管理机构给予信息化建设综合效益及影响的理论支持。     

浅谈信息化在金沟河灌区的应用

结合金沟河灌区信息化系统的建设实施,总结了信息化在灌区管理中提高流域防洪预警能力、降低职工劳动强度、科学合理调配水量等方面发挥的重要作用。同时,对信息化应用中出现的问题,提出了几点改进措施,以充分发挥信息化建设的作用。     

金沟河灌区信息化建设防雷系统工程设计

水利信息化设备多为使用低电压工作的电子遥测设备,对异常电压感应很敏感,因此必须严格地抑制雷电感应,仔细地安装好避雷器和做好接地,在相应易引雷的进线处还须加瞬态电压保护装置,把雷电感应的损害减到最小.     

金沟河灌区结合北疆特点搞好工程改造

金沟河灌区位于新疆北部准噶尔盆地南缘塔城地区沙湾县境内,原设计灌溉面积5.78万hm2,自1959年开发建设以来,灌溉面积已发展到3.1万hm2,是自治区粮食和棉花的主产区,受益范围包括兵团农八师3个团场、工一师1个农业团和沙湾县的7个乡镇.     

金沟河灌区水利信息化建设实践与探索

水利信息化是充分利用现代信息技术,深入开发和广泛利用水利信息资源,包括水利信息的采集、传输、存储、处理和服务,全面提升水利事业活动效率和效能的历史进程。金沟河灌区水利信息化经过5年的建设与发展,存在的问题与建设经验都值得去总结和挖掘。     

浅析金沟河灌区水利工程存在的问题及应对措施

本文通过对金沟河流域病险工程的病险原因分析,结合1998年灌区改建以来的一些优秀做法,总结提出了相应措施,可供参考。     

新疆金沟河灌区总干渠退水闸深层抗滑稳定分析

结合金沟河灌区续建配套与节水改造工程基本情况,对退水闸深层抗滑稳定处理方案进行设计与计算,分析正常运行工况下破碎加泥层地基对退水闸深层抗滑整体稳定的可能影响,对不同方案各部位承担水荷载情况及闸室位移进行计算,并分析其深层滑动的破坏机制,通过分析可知,抗力体对退水闸深层抗滑稳定设计影响较大,采用散粒体公式进行抗力体计算和深层滑动分析结果表明,深层抗滑措施安全度在2.0以上。     

基于BP神经网络的潇河流域水质预测

针对传统水质预测方法存在预测精度不理想以及对实测数据要求较高的问题,建立基于BP神经网络的水质预测模型,以掌握研究流域未来一定时段的水环境质量情况.模型以潇河流域6个水质监测断面2017年1月-2020年5月的重铬酸盐指数和高锰酸盐指数的浓度作为训练集,以2020年6月-2020年8月的水质数据作为验证集进行模拟与预测...     

基于BP神经网络的农田蒸散量预报模型

本文根据石河子地区多年气象资料和作物生长、土壤水分状况,建立了以平均气温、相对湿度、净辐射量以及土壤相对湿度、棉花叶面积指数为输入向量,以实测ET为输出向量的BP神经网络蒸散量预报模型(ET(bp)).实际应用结果表明所建立的BP网络模型具有较好的预报效果,平均相对误差为6.47%,预测标准误差为0.312mm,有效性指数达到93.5%.     

基于BP神经网络模型的昌江流域洪水预报

以鄱阳湖昌江流域为研究对象,选取流域面平均雨量和其上游樟树坑水文站洪水过程为输入,渡峰坑水文站出流量为输出,建立渡峰坑水文站洪水预报BP神经网络模型。采用训练好的预报模型预测了渡峰坑水文站2018年与2019年的洪水过程。结果表明,该模型预报精度较好,可作为传统预报方式的有益参照。     

基于误差修正的BP神经网络含沙量预报模型

以黄河龙门—潼关河段作为研究区域,在分析区间来沙来水对含沙量影响的基础上,建立了基于BP神经网络的潼关站含沙量过程预报模型。同时,为提高预报模型的预报精度,利用误差序列建立了相应的误差自回归模型对预报结果进行校正。校正前后泥沙过程的对比分析表明,校正后的泥沙过程预报精度有较显著的提高,5场验证泥沙场次的平均确定性系数由校正前的0.35提高到校正后的0.76。