实时预蓄预泄法汛限水位动态控制与应用

在总结已有研究成果的基础上,指出研究实时汛限水位动态控制方法与应用的必要性,并阐述了水库实时预蓄预泄动态控制汛限水位的基本思想和数学表达,介绍了该方法在碧流河水库2005年"8.8"洪水实际调度中的应用.分析结果表明,"8.8"洪水预蓄预泄调度过程,在不增加水库及上下游防护对象风险的前提下,能抬高汛限水位,增加水库蓄水,比常规的调度方式多拦蓄洪水0.4亿m3,经济效益较为显著.     

桓仁水库汛限水位动态控制决策支持表研制

针对水库汛限水位动态控制方案的具体化和可操作性问题,依据水库调洪计算原理和流域水量平衡原理,研制了桓仁水库汛限水位动态控制决策支持表.由此套表,即可根据实时和预报的水雨工情信息,确定面临时刻允许控制的库水位值及控泄流量等,方便水库调度技术人员和决策人快速查算、决策.该研究方法可供我国调节性能较高的大型水库(水电站)汛期洪水退水段库水位实时控制借鉴参考.     

葠窝水库汛限水位动态控制域研究与应用

水库汛限水位动态控制域十分关键.预泄能力约束法是目前确定汛限水位动态控制域的主要方法,但在实时防洪调度中可操作性差且未考虑梯级水库群的库容补偿影响.基于此,首先提出有更好可操作性的确定汛限水位动态控制域的分级预泄方法;然后研究了库容补偿对汛限水位的影响.在此基础上,以辽宁省葠窝水库为工程背景,采用分级预泄方法并考虑库容补偿影响确定了葠窝水库的汛限水位动态控制域,并制定了相应的动态控制规则.该成果经松辽流域水利管理委员会批准,并在2005、2006两年的太子河流域防洪调度中得到应用,取得了很好的应用效果.     

基于分级预泄条件的水库汛限水位动态控制域与应用

为了解决汛限水位动态控制域主要确定方法存在的问题,采用数学模型方法进行研究,提出考虑24h降雨预报的分级预泄法确定汛限水位动态控制域,即将有效预泄时间内的泄流量划分为不同的量级,然后基于预泄能力约束法的基本理念,确定该条件下的水库汛限水位动态控制域。该方法更紧密的结合了水库防洪调度的实践,可操作性更强。     

基于混合智能算法的三峡水库汛限水位动态控制研究

为充分发挥三峡水库的防洪兴利效益,利用水文、气象预报,实施动态汛限水位控制运行具有重要的意义.考虑调度期实时防洪风险约束,建立实时调度与汛限水位动态控制模型,设计混合智能算法,对模型进行优化求解.利用宜昌站汛期实测日流量资料进行模拟调度,得到汛限水位动态控制结果.结果表明,汛限水位动态控制能权衡防洪风险与兴利关系,在一定条件下,适当提高水库运行水位,可以在保证防洪标准不变的前提下较大幅度提高水库的兴利效益.     

汛限水位动态控制方案优选方法及指标体系研究

基于汛限水位实时动态控制的新理念,提出汛限水位实时动态控制方案的决策方法及其实施步骤.引入洪水与兴利连续长系列调节方法并采用PowerBuilder 8.0开发相应的系统软件计算水库的兴利效益,给出汛限水位动态控制风险率和风险损失的定义与计算方法.在此基础上,选取部分兴利效益指标和风险控制指标构建汛限水位实时动态控制决策方案优选的多指标评价体系.最后以大连市碧流河水库为例,采用多目标模糊模式识别理论模型对汛限水位动态控制方案进行优选计算,进而确定了水库实时调度过程中汛限水位动态控制的满意决策方案.     

梯级水库汛限水位动态控制域计算模型

针对梯级水库运行中由于汛期限制水位静态控制而导致洪水资源浪费问题,在上下游水库互为库容补偿的基础上,以不降低水库及梯级原有的防洪标准为前提,综合考虑其预泄能力约束及库容补偿能力约束,建立预泄能力-库容补偿能力双约束模型,用以推求梯级水库汛限水位动态控制域,并制定其动态控制方案,提高梯级水库对中小洪水资源的利用率.实例研究结果表明,该方案使得梯级水库的总发电量得到进一步提高.其中,多年平均发电量增加了0.113亿kW·h,占1.02%;多年平均弃水量减少了0.096亿m~3,占0.45%.     

基于随机微分方程的防洪调度风险分析

汛限水位动态控制能在不降低水库防洪标准的条件下提高水库兴利效益和水资源利用率,该文以万家寨水库为研究背景,建立了汛限水位动态控制下的防洪调度风险分析模型。水库后汛期洪水样本较少,基于典型洪水过程,通过随机微分方程引入水文不确定因素,采用基于随机微分方程的调洪演算分析防洪调度风险。实例结果表明:水文因素的随机性是万家寨水库后汛期防洪风险的主要影响因素,得出了各汛限水位方案下的调洪最高水位。后汛期汛限水位动态控制,可不降低大坝的防洪安全标准显著增加水库的兴利效益。     

丹江口水库夏秋汛过渡期汛限水位动态控制

为方便丹江口水库调度人员在夏秋汛过渡期控制运用水库,同时进一步挖掘水库的兴利潜力,应用可变模糊集概念、定义,分析了丹江口水库汛期过渡期对于夏秋汛相对隶属度的确定方法,给出了以相对隶属度为权重确定丹江口水库汛期过渡期所需防洪库容的计算式,由此可确定水库在汛期过渡期需控制的水位,并在此基础上提出了丹江口水库夏秋汛过渡期汛限水位动态控制方法。     

基于滞后效应和防洪调度的大坝渗流预测模型研究

降雨和库水位对大坝渗流表现出一定的滞后性和非线性,且降雨和库水位之间本身又存在一定的耦合关系,渗流的机理比较复杂.汛期降雨多,管理部门需要对水库库容进行防洪调度,水位变化比较频繁,导致汛期渗流波动较大.分析了水位和降雨对大坝渗流的滞后效应,简要介绍了汛期水库的洪水预报和防洪调度,建立了基于滞后效应和防洪调度下的大坝渗流监控模型.以某拱坝为例,对汛期内的大坝渗流进行了预报,预报精度较好.     

基于语义相关度计算的汉语词义消歧方法研究

词义消歧(WSD)一直是自然语言处理(NLP)研究的重点和难点之一.本文以语义资源-《知网》为基础,从语义角度出发,抽取《知网》中义原之间的多种复杂关系,结合词性、词语组合等信息,提出一种基于相关度计算的汉语词义消歧方法.实验结果表明,该方法对于处理汉语WSD是有效的.     

基于关联规则挖掘的汉语语义搭配规则获取方法

针对自然语言处理系统在短语分析时的词汇排歧和结构排歧需要,本文提出了一种基于语料库的汉语短语语义搭配规则自动获取方法.该方法以《知网》为语义知识资源,在标注了句法语义信息的汉语短语熟语料库基础上,先采用数据挖掘中元规则制导的交叉层关联规则挖掘方法,自动发现汉语短语的语义搭配规律,再根据统计结果自动优选后生成语义搭配规则库.实验结果表明该方法是切实可行的.运用该方法自动获取的语义搭配规则具有较好的排歧效果.     

Song Ci Style Automatic Identification

To identify Song Ci style automatically, we put forward a novel stylistic text categorization approach based on words and their semantic in this paler. And a modified special word segmentation method, a new semantic relativity computing method based on HowNet along with the corresponding word sense disambiguation method are proposed to extract words and semantic features from Song Ci. Experiments are carried out and the results show that these methods are effective.     

一种基于 Hownet 的词向量表示方法

针对基于预训练得到的词向量在低频词语表示质量和稳定性等方面存在的缺陷, 提出一种基于Hownet的词向量表示方法(H-WRL)。首先, 基于义原独立性假设, 将 Hownet中所有N个义原指定为欧式空间的一个标准正交基, 实现Hownet义原向量初始化; 然后, 根据Hownet中词语与义原之间的定义关系, 将词语向量表示视为相关义原所张成的子空间中的投影, 并提出学习词向量表示的深度神经网络模型。实验表明, 基于Hownet的词向量表示在词相似度计算和词义消歧两项标准评测任务中均取得很好的效果。     

基于《知网》义原空间的文本相似度计算

针对向量空间模型特征项正交的假设和缺乏语义的缺点,本文在广义向量空间模型的基础上,提出了一种基于《知网》义原的向量空间模型,利用义原的相似度实现文本相似度的计算。通过文本特征项的TF-IDF权重将文本表示为《知网》义原空间中的向量,并利用义原向量之间的夹角实现对文本相似度的计算。通过文本聚类实验对比了本文提出的方法与VSM和GVSM模型,实验结果表明本文提出的方法在语义相似度计算方面相比GVSM和VSM有所提高。     

面向网络舆情分析的语义相似度算法研究

本文对广义向量空间模型进行了改进,并利用《知网》义原提出了一种基于义原空间的文本相似度计算方法。此方法根据TF-IDF权重,将文中特征项转化为义原空间中的向量,通过求义原向量之间的夹角余弦值的方式,实现文本相似度的计算。最后进行文本聚类对比实验,结果表明,该方法可以很好地解决舆情分析中的语义漂移问题,使得网络舆情分析的效果有了较大提高。     

基于深层特征抽取的日文词义消歧系统

词义消歧的特征来源于上下文.日文兼有中英文的语言特性,特征抽取更为复杂.针对日文特点,在词义消歧逻辑模型基础上,利用最大熵模型优良的信息融合性能,采用深层特征抽取方法,引入语义、句法类特征用于消解歧义.同时,为避免偏斜指派,采用BeamSearch算法进行词义序列标注.实验结果表明,与仅使用表层词法类特征方法相比,本文构造的日文词义消歧系统的消歧精度提高2%～3%,动词消歧精度获得5%的改善.     

词义自动消歧概率模型

提出了一种词义自动消歧概率模型·在词义自动消歧实验中,分析了高频率词义、指示词、特定领域、固定搭配和固定用法信息对名词和动词词义消歧的影响·目前该词义自动消歧系统已经应用于基于词层的英汉机器翻译系统(汽车配件专业领域)中,有效地提高了翻译性能     

利用BP神经网络的中文词义消歧模型

词义消歧在自然语言处理中一直是一个难点问题,同时,也是很多领域都需要解决的一个重要环节．本文介绍了一种基于BP神经网络和统计方法相结合的有导词义消歧模型,详细讲解了BP神经网络原理;对使用这种混合人工智能的消歧模型的可能性和优越性进行了讨论;通过试验发现实际和预测结果的误差并不随着试验迭代次数而递减,而是实际误差随着次数的增加在零的附近呈现波动状态,即使用很少的迭代次数也可以得到比较好的结果．由此得出,BP神经网络预测模型在词义消歧的中具有良好的应用前景．     

试论义位的组合关系

义位之间的组合关系是相当复杂的,它的深入分析将对句义的组合以及词语的各种结构关系的研究提供一些便利条件。我们从语言现实出发,根据义位在语流交际中的搭配情况,归纳出了17种主要的组合关系。