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1.
第28届奥运会于2004年8月13日至8月29日在希腊雅典举行。以往奥运会的信息系统(INFO系统)只提供赛事信息的特定查询和打印功能,不利于各国体育记对奥运赛事信息的深入挖掘和多角度分析。为了解决这个问题,在本界奥运会中,组织方特别建立了IDF(Internet Data Feed)系统,采用推送的方式将赛事信息用XML包的形式直接提供给各国报道机构,由各国分别对信息包进行解读和处理。为此.中央电视台与长天集团合作,开发了一套IDF奥运综合信息查询系统,对信息包进行实时接收、解读、处理和保存。 相似文献
2.
基于玉米不同生育阶段降水负距平百分率划分的干旱标准、信息扩算理论计算的干旱发生概率、减产等级以及相应的发生概率,建立了干旱灾害风险模型,结合GIS技术对玉米不同生育阶段干旱灾害风险进行了区划。结果表明:贵州省玉米播种—出苗期旱灾风险从西南到东北方向大致呈现先增加后降低的趋势;出苗—拔节期旱灾风险高,极高风险区主要位于贵州省东北部,中部和西南部为中低风险区,干旱风险从中部到东北部呈现逐渐增加的趋势;拔节—抽穗期旱灾风险从北部至南部大致呈现逐渐增加的趋势,北部风险沿东西方向呈现先增加再降低的趋势;抽穗—灌浆期旱灾风险从西北部至东南部呈现阶梯状逐渐增加的趋势;灌浆—成熟期西部的旱灾风险低于东部,少量地区除外;全生育期旱灾风险呈层状分布,在这种层状分布中,旱灾风险呈现从西北部向东南部逐渐增加的趋势。 相似文献
3.
针对低压管道灌水技术存在的田间灌溉过程不节水问题,以管道出水口至耕地的适宜输水长度及小畦灌的适宜田间尺寸为研究对象,进行了低压管道畦田规格配套技术和低压管道改造工程技术研究.提出了改低压管道灌溉为低压喷灌的工程改造方法,经田间试验取得了较满意的结果.研究成果在工程设计及低压管道灌区改造中具有参考价值. 相似文献
4.
5.
6.
通过建立420 kA铝电解槽的三维模型,并采用有限元分析软件ANSYS Workbench模拟了失电后槽内热场变化情况.重点研究了电解槽失去直流电流输入后电解槽内各个介质的温度变化情况,获取了电解槽失电后随时间延长温度下降情况,得到了电解槽内各个介质的温度随时间下降的曲线.通过仿真分析发现电解槽在失电后30 min各个... 相似文献
7.
河川径流中长期预测历来是水利系统研究的重要内容,本文基于支持向量机理论建立多元变量径流预测的最小二乘支持向量机模型,并对新疆伊犁河雅马渡站23年实测年径流最及其相应的4个预报因子(降水量、纬向环流指数、径向环流指数、太阳射电流量)进行实例仿真研究.通过与BP神经网络模型预测结果进行对比,表明多元变量LSSVM模型的预测精度更高、效果更好.追求结构风险最小化的模政工型设计特点使得LSSVM在处理小样本数据预测问题上显示出巨大的优越性,同时避免了神经网络方法的易陷入局部最优和过学习现象. 相似文献
8.
小型水电厂水能优化调度涉及水量,机组组合和机组的负荷分配等相关问题,通过对梯级水电站机组多阶段水量分配,可行域的分析计算,推求梯级电站整体最优功能解,达到水电厂经济效益最优。 相似文献
9.
三峡-葛洲坝梯级水库水温影响研究 总被引:4,自引:0,他引:4
长江中游三峡-葛洲坝梯级水库蓄水,改变了河流天然水流情势,同时河流的天然水温情势也发生了变化.基于1959-2006年水库下游宜昌水文站实测水温资料,分析了葛洲坝水库和三峡水库蓄水前后宜昌站水温特征参数变化情况.定量分析了水库蓄水对下泄水温的影响程度,进而分析了水温变化对水生生物产卵繁殖的影响.分析结果表明,葛洲坝水库蓄水对下泄水温影响不大,而三峡水库蓄水后,水温在降温季节9~2月份高于三峡水库蓄水前表层水温,而在升温季节3~5月份则相反.三峡水库蓄水对河流水温有一定的调节性,其下泄水温相对于天然状况有一定的滞后性,下泄水温变化影响到下游中华鲟和四大家鱼产卵繁殖,使得产卵时间平均推迟10天左右.该研究将为三峡一葛洲坝梯级水库开展生态调度以减缓其不利影响提供决策. 相似文献
10.
As the traditional non-linear systems generally based on gradient descent optimization method have some shortage in the field of groundwater level prediction, the paper, according to structure, algorithm and shortcoming of the conventional radial basis function neural network (RBF NN), presented a new improved genetic algorithm (GA): hybrid hierarchy genetic algorithm (HHGA). In training RBF NN, the algorithm can automatically determine the structure and parameters of RBF based on the given sample data. Compared with the traditional groundwater level prediction model based on back propagation (BP) or RBF NN, the new prediction model based on HHGA and RBF NN can greatly increase the convergence speed and precision. 相似文献