【摘 要】
：
由于气候变化以及人类活动的影响,鄱阳湖水文情势发生了一定程度的变化,需定量评估不同驱动因子对鄱阳湖水情演变的影响。采用一系列水文指标表征鄱阳湖水文情势,构建BP神经
【机 构】
：
河海大学水文水资源学院,河海大学商学院,江西省鄱阳湖水利枢纽建设办公室
【基金项目】
：
江西省水利厅科技项目(KT201701,KT201538)。
论文部分内容阅读
由于气候变化以及人类活动的影响,鄱阳湖水文情势发生了一定程度的变化,需定量评估不同驱动因子对鄱阳湖水情演变的影响。采用一系列水文指标表征鄱阳湖水文情势,构建BP神经网络模型模拟鄱阳湖水位,通过情境对比分析长江干流流量、鄱阳湖子流域入湖流量以及地形变化对各水文指标变化的贡献率。结果表明:长江干流流量是鄱阳湖7—10月份月平均水位降低的主要驱动因子,贡献率为52%~67%,对年最高极值水位的拉低效应明显,对年最低极值水位起到一定的抬高作用;地形是鄱阳湖12月—翌年3月月平均水位下降的主要驱动因子,贡献率为92
其他文献
设计了一种基于FDC2214电容传感器纸张数量测量的系统。由电容传感器芯片采集不同纸张数量的电容值信息,将数字化频率值通过I~2C送入单片机,根据实验数据建立的模型,进行数字滤波和数据处理计算,从而将电容值信号转换为纸张数量,实现测量不同纸张数量的功能。实验结果表明:系统对8组不同数量纸张组别的测量综合准确率达到94.38%。
为了提高永磁同步电机(PMSM)速度环控制性能,在积分滑模的基础上进一步消除的抖动问题,提高速度控制的稳定性及负载抗性.使用扩张状态观测器将负载及其干扰扩张为状态变量,将
为实现塑料垃圾的高质量回收利用,提出了一种基于Fisher向量(FV)与深度卷积神经网络(CNN)相结合的塑料垃圾精细分类方法。以塑料垃圾近红外光谱图为原数据,将深度CNN与FV编码相结合建立了塑料垃圾精细分类模型。针对几种典型塑料材料设计了验证实验,实验结果表明:该模型分类精度达到了91.25%,使塑料垃圾精细分类成为可能。
为顺利开展城市河道污染整治工程,有效控制河道底泥引发的二次污染,研究河道底泥污染特征并分析其生态风险具有重要意义。基于台州安溶泾河道底泥检测结果,采用单项污染指数