洪水水位的人工神经网络预报模型

利用人工神经网络，选取《水文情报预报规范》(SL250—2000)中的确定性系数作为目标函数，建立了根据上游和当地水情预报当地洪水水位的预报模型.为了提高网络训练速度和预报可能产生的超过历史水位的情况，对预报模型输入层和输出层的数据给出了规范化处理方法.选择珠江三角洲北江上的清远和芦苞水位站资料，对人工神经网络洪水水位预报模型进行了检验.检验结果表明，在合理选择输入层单元数据和预见期的情况下，该模型可以取得较好的预报成果.     

洪水预报水文水力学模型研究

针对平原地区洪水预报特点，建立了以水动力学方法为主的河道一维洪水预报水文水动力学模型以及无资料地区以水文学方法为辅的洪水预报水文水力学模型。模型中河道洪水演算采用基于圣维南方程的差分解法，流域降雨径流预报采用新安江三水源模型。模型采用变动边界技术，将河网与两侧的地形联系起来，能准确计算出逐时段河网各断面的水位与流量。该模型在浙江省诸暨市城关至湄池河段洪水过程的模拟与预报结果表明，预报水位与实测水位吻合良好。     

回归预报模型在水文地质中的应用──以焦作煤田演马庄井田矿井突水量预报为例

作者依据数理统计理论与实践总结较详细论述了通过回归分析建立回归预报模型这一方法在水文地质预报中的应用过程及其注意事项，包括该模型的重要性、相关因素的选取、回归预报模型类型的确定与模型的建立、预报中应注意的问题以及数据如何选取。最后以焦作演马在井田矿井突水量预报为例加以详细说明。图１，表２，参２。     

神经网络高炉铁水含硅量预报模型

研究了基于神经网络的高炉铁水含硅量预报模型，运用高炉生产过程中工艺参数，实现了铁水含硅量的中短期预报，仿真结果表明，本模型具有良好的预报效果。     

基于改进U-Net模型的次季节降水预报订正

针对现有次季节降水预报误差较大的问题，提出基于改进的U-Net模型的次季节降水预报订正方法.首先，通过指数变换，将非正态分布的降水预报数据变换到正态分布；其次，结合残差连接和通道注意力改进U-Net模型，用于订正模式预报结果，生成订正后的降水概率预报；最后，通过损失函数加权提高强降水预报性能.实验结果表明，订正结果相较于原始预报误差明显降低，CRPS降低了14%,概率预报的采样均值在10 mm日降水量阈值的TS评分提升48%.     

一种实时洪水预报模型的构思和实践

使用产汇流两阶段校正及参数动态预测算法的实时洪水预报模型继承传统的区分产，汇流两阶段预报洪水的模型，用蓄满产流模型的卡尔曼滤波算法实现产量预报的单独实时校正，用一般线性汇流模型分类动态模拟算法实现汇流预报实时校正。现在模型已从Ⅰ型发展到Ⅱ型。建模和实际试用证明，本模型通用性强，实时校正能力可靠，有很高的实用价值。本文概要地介绍模型设计的思路和使用情况。     

多方程线性模型系统的贝叶斯预报分析

多方程线性模型系统的贝叶斯预报分析是贝叶斯线性模型理论的重要组成部分.作者利用模型系统的统计结构，证明了矩阵正态Wishart分布为模型参数的共轭先验分布. 利用贝叶斯定理，作者根据模型的样本似然函数和参数的先验分布推得了参数的后验分布，然后从数学上严格推断了模型的预报分布密度函数，证明了模型预报分布为矩阵t分布. 研究表明由于参数先验分布的作用，样本的预报分布与其原统计分布有着本质性差异，前者服从矩阵正态分布，而后者服从矩阵t分布.     

高度场格点距平的长期统计预报试验

采用多通道奇异谱分析和相似预报方法，建立了长期统计预报模型．以７００ｈＰａ前期位势高度场显著时空主分量为预报因子，直接预报后期高度场格点距平的类别，由此获得了一定的预报技巧     

一种新的气象预报建模方法研究

文章在确定神经网络降水预报模型的网络结构和连接权研究中，利用遗传算法克服神经网络极易陷入局部解的问题，建立遗传——神经网络降水预报模型，并结合广西的月平均降水量进行实例分析，结果表明该方法预报有一定普遍适应性。     

流域需水量预报管理信息系统

根据流域需水量预报的具体特点，首次提出并建立了通用的流域需水量预报管理信息系统。该系统可以依据不同流域的具体特点，自动选择适合流域实际的需水量预报模型，灵活，方便地进行流域需水量预报。黄河流域需水量实例预报结果表明，该管理信息系统可以明显地提高流域需水量预报精度及效率。     

采用分布式光纤传感技术的土坝模型渗漏监测分析

建立了采用分布式光纤传感技术的模拟堤坝渗漏监测系统,用来人工模拟土坝渗漏,并得到该种情况下测试光纤长度上的应变图,验证了采用分布式光纤传感技术监测土坝的可行性;运用ANSYS软件建立与试验模型相对应的有限元分析模型,通过选择合适单元,简化边界条件,对一定的工况进行加载分析,得出载荷与应变的关系,以及载荷与塌陷土层重量的关系。文中方法和结论有助于进一步定量研究土坝渗漏大小程度和光纤传感器的合适埋设深度。     

超高面板堆石坝监测信息管理与安全评价的理论及实践

超高面板堆石坝（CFRD）的监测信息管理与安全评价一直是工程界关注的热点问题,针对超高面板堆石坝的建设与运行现状,探讨了海量监测数据与复杂信息的管理方法,提出了针对监测信息的三维可视化分析方法．研究了采用统计模型、灰色理论模型、模糊理论模型和数据挖掘技术进行监测信息分析评价与预测预报的基本方法,在此基础上,研发了天生桥一级水电站大坝监测信息管理与安全评价系统．     

GM-ARIMA模型在大坝安全监测中的应用

针对大坝安全监测的小样本数据既有一定趋势性又有一定波动性的特点,把灰色模型和时间序列模型结合起来运用在大坝安全监测中.首先利用灰色模型进行拟合和预测,然后对灰色残差序列建立ARIMA模型,对残差进行预测,最后将两者结合起来即可得到预测值.本文以小湾拱坝坝顶某测点的径向位移为例,建立GM-ARIMA进行拟合和预测,并与实测值比较.计算结果表明,与GM模型相比,GM-ARIMA模型的精度高,预测值更接近于实测值.     

土石坝渗流的神经网络监控模型

通过对土石坝渗流的成因分析,应用人工神经网络原理,并结合某土石坝的实测资料建立了渗流监控模型,给出了模型的输入输出因子和模型结构。该模型具有再学习能力,在应用过程中,可以用新的观测资料对模型不断地进行学习训练,以提高模型的精度。     

土石坝安全监测浅论

介绍了土石坝安全监测的内容,分析了土石坝安全监测的重要性。     

基于FLAC3D对爆破振动下某土坝的安全振速预测

在大量现场爆破振动监测的基础上,对速度信号进行分析,近似得到了坝体的黏滞阻尼比,基于坝体动力响应特征通过FLAC3D建立了某土石坝的2维模型。基于土体力学参数计算简化得到了坝基瑞利波分布函数,确定了使坝体发生最大响应的振动信号主频为2。00Hz,通过加大最不利地震波振幅,计算得到使坝体破坏的速度阈值为16cm/s,以此阈值作为土坝安全振速,可有效保证坝体的结构安全。      

用探地雷达技术探测堤坝的隐患

探地雷达技术是根据电磁波在不同介质中传播特性不同的原理工作的,具有快捷、无损、连续测量和经济等优点,是目前病险库调查、坝体及截渗体隐患探测的良好手段。文章结合水库大坝隐患的探地雷达探测实例,介绍了用探地雷达技术探测涵洞形状及埋深、跌窝形态及发展趋势、截渗体形态及完整性的方法和成果,提出了土坝中电磁波波速的取值范围及选用天线的频率与探测深度、分辨率的相互关系,并揭示了土坝中不同隐患的雷达波特征。     

应用带有偏差单元的IRN模型评价土坝的病害缺陷

对土坝的病害缺陷的评价方法进行了探讨,结合水利部颁布的《水库大坝安全鉴定办法》和大坝安全鉴定工作的特点,提出运用人工神经网络中带有偏差单元的IRN(InternallyRecurrentNet)模型进行土坝的病害缺陷评价的新思路。通过实例验证,该模型可达到较好的效果,具有一定的可操作性。为今后土坝的病害缺陷评价提供了可供借鉴的方法。     

贵州省水库运行及安全监测监管系统关键技术

针对贵州省水库雨水情及安全监测设施缺失严重、水文预报及库坝安全风险评估工作效率较低的难题,研发了全省水库运行及安全监测监管系统。该系统基于B/S架构,应用了WebGIS、GNSS等技术,集成了库坝雨水情测报与安全监测两大功能,并利用现有数据及相关挖掘方法初步集成了库坝工程信息识别与风险评估功能。该系统包含整体功能模块及典型工程展示模块,具备较强的大坝安全监测及雨水情测报能力,可有效提升全省洪灾预警预报防御能力,并为水库安全运行及智慧管理提供技术支撑。     

基于统计模型与混沌理论的大坝安全监测混合预测模型

为解决传统统计模型在大坝安全监测领域应用中由于缺少对残差的分析而存在拟合精度高但预测效果欠佳的问题，在传统统计模型中增加残差预测项，并应用混沌理论对残差预测项的计算方法进行探讨，从而提出了一种新的混合预测模型，同时结合实测数据对此模型进行了检验。结果表明，新模型可提高预测精度并具有一定的实用性。