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文章根据水利、交通和电力工程专业培养方案,回顾了我国"水文统计"课程教学体系的发展,分析了"水文统计"课程国内外教材和专著以及教学内容,归纳总结了新型的课程教学内容。与现有课程教学内容相比,增加了实用的分析计算、新理论和新方法在水文中的应用等,以期完善我国水利、交通和电力高等院校"水文统计"课程的教学体系。 相似文献
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电动斥力作用下低压断路器分断特性的研究 总被引:4,自引:0,他引:4
基于多体动力学原理,建立低压塑壳断路器操作机构的仿真模型,并通过试验验证模型的正确性.依据电场、磁场、斥力之间的关系,建立了低压断路器分断过程中电动斥力的数学模型,通过计算不同电流和触头转角下导电回路的洛仑兹力,应用二元三次插值技术分析电动斥力.并且通过ADAMS二次接口的自编程实现了电路方程、电磁场和机构运动方程的耦合求解.结果表明,由于电动斥力的作用,加快了断路器的分断,低压断路器在预期短路电流10kA下,机构的动作时间比空载时缩短了1ms. 相似文献
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简单线性迭代聚类算法(SLIC)作为目前主流的基于聚类的超像素分割算法,能产生形状规整的超像素,但是边界附着度不高,针对以上问题本文提出了基于综合辨识信息的S LI C超像素分割算法。该算法首先调整种子点的初始化选取方式,计算像素梯度值,扩大初始聚类中心的选取范围。其次在距离度量时,加入像素的边缘概率,以权重的方式加入到距离公式中,减少了像素的误分割现象。实验结果表明,本文方法与SLIC算法相比,在分割质量方面有明显提升;同时与其他几种算法相比,本文提出的算法可以有效地提高超像素的边界附着度,同时降低像素的分割错误率。 相似文献
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针对变化环境下月径流序列的非平稳性日益加剧,传统径流预报模型采用普通学习算法的局限性,基于Bagging和Boosting集成学习算法,构建了随机森林(RF)、梯度提升决策树(GBDT)和轻梯度提升机(LightGBM)3种集成学习模型,融合弹性网(EN)和变分模态分解(VMD),建立VMD-EN-RF、VMD-EN-GBDT和VMD-EN-LightGBM非平稳月径流组合预报模型,并以黄河流域实测月径流为研究对象,评估预报结果的不确定性。结果表明:单一集成学习模型能够提供可靠的预报结果,适用于非平稳月径流预报;融合VMD和EN的集成学习模型预报性能较单一集成学习模型有了显著提高,纳什效率系数提升了15%~20%,均方根误差降低了30%~40%;基于Boosting集成方法构建的集成学习模型优于Bagging集成方法,其中VMD-EN-LightGBM预见期3月内的预报效果优于VMD-EN-RF和VMD-EN-GBDT,在90%置信度的区间预报覆盖率高于90%,表现出良好的性能。 相似文献
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