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随着城市化进程的不断加快,我国城市正面临着越来越严峻的洪涝问题。本文在社区尺度上构建雨洪管理模型(SWMM),使用遗传算法率定SWMM模型参数;在对研究区降雨分析的基础上,采用模糊识别法筛选出最具代表性的两种雨型;基于不同的降雨情景与SWMM模拟值组成的数据集,建立长短期记忆神经网络(LSTM)模型模拟研究区降雨径流关系,并使用不同工况评估了LSTM模型效果。结果表明,LSTM模型对降雨径流的模拟与SWMM模型基本吻合,而其对洪峰流量的拟合略有偏差。在较小降雨下,LSTM模型模拟洪峰流量较SWMM输出结果偏小;在较大降雨下,模拟结果偏大;在中等降雨时,模拟效果最好。此外,50个隐含层单元的拟合效果更好,但同时更多的隐含层单元对洪峰流量拟合效果更好。 相似文献
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基于耦合概率密度方法的河渠突发水污染溯源 总被引:1,自引:0,他引:1
以水动力计算为基础,依据正向浓度概率密度与逆向位置概率密度的耦合关系,构建了以污染源位置和释放时间为参数的相关性优化模型,并利用微分进化算法实现了模型的求解。在此基础上,根据污染物正向浓度概率密度函数构建优化模型确定了污染物强度。耦合概率密度方法将突发水污染溯源问题转换为两个最小值优化问题,原理简单,求解方便,实现了污染源参数的解耦。在求解优化模型时,将梯度概念引入到微分进化算法中,提高了搜索效率。将所提出的溯源方法运用于仿真实验案例以及南水北调中线应急示范工程实例,结果表明,模型溯源效果好、模拟精度高,溯源结果对于河渠突发水污染事件应急处置具有一定指导意义。 相似文献
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北京是严重缺水的特大城市,为满足人口增长和城市规模不断扩大的用水需求,北京市的发展不得不靠超采地下水来维系,而现有的水资源开发模式,造成水资源的过度开发,已经引起了严重的水生态问题。且北京市供水水源构成逐渐多样化,再生水利用率加强,地下水开采量得到有效控制,地表水供水量呈减少趋势,大量通过外调水来缓解用水压力,应急水源按照常规水源利用等趋势显现。通过详细阐述北京市水资源情势及供需水分析,提出了南水北调通水前的相应的应对措施,而对水资源合理配置,调整产业结构以使之与当地水资源承载能力相匹配,才是势在必行的根本措施。 相似文献
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泵站机组运行受多种因素影响,导致泵站运行理论效率与实际效率误差较大。针对泵站机组运行效率精准模拟难题,运用基于高价多项式回归、回归树、多元线性回归、向量机回归、高斯过程回归、神经网络的10个回归算法,建立泵站机组效率模拟模型并开展对比分析,优选出有效的泵站运行效率模拟建模方法。讨论分析采用“上下游水位+流量”代替传统“扬程+流量”开展泵站运行模拟的效果。以南水北调东线邳州站和遂宁二站共8台机组的历史数据开展实例分析,相关实验结果表明:在所有方法中,高斯过程回归(Gaussian process regression,GPR)模型在均方根误差(ERMS)、平均绝对误差(EMA)、均方误差(EMS)、决定系数(R2)和最大个体误差(EMI)指标上综合表现最佳,R2逼近0.95;使用站上、站下水位代替传统的扬程对模型进行训练,所有模型的综合评价指标整体有所改善。综合来看,使用GPR模型并使用上游、下游水位代替扬程进行模拟效率表现最好,以邳州站4号机为例,可将模拟效率的EMA和EMI分别从16.49%和20.40%减少至0.41%和2.30%,研究成果具有一定实际意义,可为我国调水工程泵站经济... 相似文献
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基于主成分分析和BP神经网络的赣江流域中长期径流预报 总被引:1,自引:0,他引:1
针对赣江流域开展水量调度对中长期径流预报的迫切需求,在分析赣江流域径流特性的基础上,以降雨、径流等常规因子和130项大气环流指数等相关因子为预报因子,分别构建基于相关系数法、逐步回归方法、主成分分析法三种因子筛选方法的BP神经网络中长期径流预报模型。研究结果表明,主成分分析方法筛选的预报因子可较好描述未来径流的变化趋势,所构建的基于主成分分析的BP神经网络中长期径流预报模型在率定期和检验期的合格率均满足规范对作业预报模型的精度要求,可作为赣江流域中长期径流预报的支撑模型。研究成果为赣江流域开展水资源优化配置和水量调度提供了依据。 相似文献
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为保障工程建筑物的合理设计、输水渠道的科学调控及调水系统的安全运行,需对弧形闸门过闸流量进行精确计算。以南水北调中线工程干渠59座节制闸为研究对象,建立基于量纲分析法和长短期记忆神经网络两种不同的弧形闸门流量计算模型,选取2018—2019年2 h时间尺度的原始观测数据作为模型输入,对比分析两种模型闸门流量计算的平均绝对误差、平均相对误差、均方根误差及纳什效率系数。结果表明:对于工程整体而言,长短期记忆神经网络方法的误差结果略优于量纲分析法,两者流量平均相对误差分别为2%~2.5%和3%~4%。另外,量纲分析法受水位波动影响较大,更适用于中线工程中下游(中、小流量)的闸门过流计算;长短期记忆神经网络方法受水位波动的影响相对略小,更适用于中线工程中上游(大、中流量)的闸门过流计算。该研究为南水北调中线工程闸门水力计算及调度运行提供了科学依据。 相似文献
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