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通过分析2016长江第1号洪水的水雨情发展、洪水组成、水情预报、调度还原计算成果等,解析了该场洪水的暴雨洪水特性、预报对调度的支撑作用以及三峡水库调度对城陵矶河段水位的影响。分析表明:金沙江、乌江来水对第1号洪水起筑底作用,三峡区间洪水则为该场洪水造峰,三者最大1d洪量占三峡入库来水比率分别达26.1%,15.6%,38.1%;第1号洪水期间,水情预报为调度决策提供了长预见期、较高精度的前提支撑,78,54,30,6 h预见期的三峡入库洪峰预报误差分别仅为-20.0%,-10.0%,-4.0%,0;三峡水库在第1号洪水期间通过防洪调度将入库洪峰流量削峰38%,最大拦蓄洪量约29亿m3,削减莲花塘站洪峰水位0.39 m左右,避免了城陵矶河段出现超保证水位。 相似文献
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133.
山洪临界雨量是山洪灾害预报预警的重要基础,受降雨、土壤含水量以及下垫面的影响,其中降雨量空间分布是重要的影响因素之一。以湖北省崇阳县高堤河流域为例,采用HEC-HMS分布式水文模型计算设计洪水,试算法计算临界雨量,提出了降雨量空间分布系数,分析了降雨量空间分布系数与临界雨量的关系,探讨了降雨空间分布对临界雨量的影响。结果表明:当降雨从上游到下游逐渐减少时,达到相同成灾流量对应的临界雨量最大,暴雨中心在下游时临界雨量最小,说明降雨量空间分布对临界雨量影响显著。由分析可知,在山洪灾害预警实践中应根据实际的降雨空间分布对预警指标适当修正,对山洪进行动态雨量预警。 相似文献
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针对中期电力负荷预测, 提出基于贪心核主元回归(GKPCR)、贪心核岭回归(GKRR) 的特征提取建模方法. 通过对核矩阵的稀疏逼近, GKPCR和GKRR两种贪心核特征提取方法旨在寻找特征空间中数据的低维表示, 计算需求低, 适用于大数据集的在线学习. 将所提出的方法应用于不同地区的电力负荷中期峰值预测, 并与现有预测方法进行了比较. 实验结果表明, 在同等条件下, 所提出的方法能有效地改进预测精度, 而且性能更好, 显示了其有效性和应用潜力.
相似文献136.
准确预报大雾对机场减少航班大面积延误和旅客滞留有重要意义。本文阐述一种适用于机场的大雾短时预报方法。通过选取骆岗机场历史地面逐时观测气象资料,依据气温趋势不同类型,运用模糊隶属度与发生条件概率模型,分别建立短时大雾的预报方法。利用VC++程序开发了骆岗机场大雾短时预报软件,可扩展硬件构建实时预警系统。使用2011年地面资料检验结果显示:对未来3小时大雾预报准确率为91.3%,TS评分为0.84。因此,本文提出的大雾短时预报方法在骆岗机场附近3小时大雾预报中是有效的。 相似文献
137.
贵广铁路线路中特大长隧道、特大断面的隧道所占比例达到75%以上,隧道穿越某些地质情况复杂地区,可能遇到的工程地质问题及地质灾害较一般浅埋隧道更多、更严重。因此,在隧道施工中开展超前地质预报工作非常有必要。TSP203plus的工作原理和系统工作特点能满足工程预报需要。在贵广铁路部分隧道超前地质预报中证实了TSP203plus作为一种隧道地质预报手段的合理性和有效性。在对TSP203plus超前地质预报产生的误差原因进行分析的同时,提出了提高预报精度对策,从而指导不良地质条件下的隧道安全快速施工。 相似文献
138.
引水隧洞复杂地质段地质超前预报综合评价 总被引:1,自引:0,他引:1
由于单一地质超前预报方法对复杂地质段预报的局限性,本文则主要通过地质编录法、瞬变电磁法、水平声波反射法三种方法的综合分析,避开各种方法局限性的影响,完成对复杂地质段的超前预报,同时成功预报一个次生断层以及该断层影响带宽度,并给施工提供合理建议,使得施工顺利进行。预报结果与实际开挖地质情况基本一致,取得了显著效果。因此,在面对复杂地质段时,应用地质编录法、瞬变电磁法、水平声波反射法综合评价地质情况,获取准确、可靠的地质超前预报结果,是一种高效、可行的组合方法之一。 相似文献
139.
Support vector machine forecasting method improved by chaotic particle swarm optimization and its application 总被引:2,自引:2,他引:0
By adopting the chaotic searching to improve the global searching performance of the particle swarm optimization (PSO), and
using the improved PSO to optimize the key parameters of the support vector machine (SVM) forecasting model, an improved SVM
model named CPSO-SVM model was proposed. The new model was applied to predicting the short term load, and the improved effect
of the new model was proved. The simulation results of the South China Power Market’s actual data show that the new method
can effectively improve the forecast accuracy by 2.23% and 3.87%, respectively, compared with the PSO-SVM and SVM methods.
Compared with that of the PSO-SVM and SVM methods, the time cost of the new model is only increased by 3.15 and 4.61 s, respectively,
which indicates that the CPSO-SVM model gains significant improved effects.
Foundation item: Project(70572090) supported by the National Natural Science Foundation of China 相似文献
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