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均方根误差最小准则的水库群典型年选取 总被引:1,自引:0,他引:1
由于时空分布、气候、下垫面等水文特性的异同,流域梯级各水库典型年不完全同步,较难选取合理、统一且具有代表性的流域水文典型年。将均方根误差最小准则应用于流域典型年的选取,以乌江流域7级梯级水库为例选择流域丰、平、枯典型年,研究表明,均方根误差最小准则能够统筹考虑各个电站的实际情况,选取的各种频率下典型年与设计年径流量平均相对误差绝对值均小于5%,是一种可靠的流域梯级水库典型年选择方法。 相似文献
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介绍了该系统的结构、硬件的选型,以及其组态开发,工程实践表明,该系统能很好地实行其监控功能,确保泵站的安全经济运行。 相似文献
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基于人工神经网络并结合土石坝渗压监控物理模型,采用遗传学习算法对神经网络BP模型的初始权重进行优化,建立了土石坝渗压预测仿真BP模型,对土石坝的渗透压力及时间等特殊因素进行计算机仿真。在此基础上将这些知识信息分布于各神经元的连结点,实时显示土石坝渗透压力变化状况,为土石坝安全监测管理提供了一种理想的资料分析模式。实例应用山西省文峪河水库的历史资料进行训练、预测和计算机仿真,结果表明,该算法收敛速度较快,仿真精度较高,为土石坝安全监测系统的资料分析提供了一种新思路和新方法。在大坝安全运行和管理中,意义重大。 相似文献
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