服务首都发展大局呼唤永定河统一管理

1永定河的特点和特殊的地位与作用 永定河是海河流域北系的主要河流之一,是首都北京的重要防洪、供水河道,它发源于山西省宁武县的桑干河和内蒙古兴和县的洋河,在河北省怀来县朱官屯汇合后始称永定河.永定河流经山西、内蒙、河北、北京、天津5省、市、自治区,在天津北塘入渤海,总流域面积4.7万km2,河道全长680km.永定河自河北省幽州进入北京市界,经门头沟、石景山、丰台、房山和大兴5个区后出市界,在北京市流域面积3 168km2,堤防全长122km.     

小浪底工程进水塔混凝土的温度控制

小浪底工程进水口集中布置,进水塔群由10座进水塔组成,呈"一"字形排列,体积庞大且结构复杂,故对温度控制要求高.洞群衬砌为C30～C70高等级混凝土,且厚度在1～4m之间,温控问题突出.本文从设计、施工及实施效果全面进行了分析、介绍.     

以科学发展观为指导建设管理好北京的母亲河

永定河是北京的母亲河,它源源不竭的生命之水,在北京的形成、发展、繁荣过程中发挥了不可替代的作用.永定河又是一条汪洋恣肆、难以驯服的河,它暴虐的洪水年复一年地威胁着北京平原的安全.祈求永定成为世世代代生息在这里的人们对这条河的梦想,新中国的建立使这种梦想变成现实,永定河半个世纪安澜无患,写出辉煌的历史新篇章.     

延庆地区的湿地保护

1湿地的定义及其沿革 对许多人来说,湿地是一个十分生疏的的概念,只是近年来,随着环境问题的突出,人们开始关注湿地."湿地"一词源自英文Wetland,是对地球三大生态系统(海洋、湿地与森林)中的与水发生关联的生态系统的总称.例如无论是天然或人工的湖泊、沼泽、滩涂、水库、蓄洪区、鱼塘、芦苇荡、荷花淀、烂泥坑……更大一些的有海滩、泛洪平原,只要水深不超过6 m的水域,无论咸淡,一律被称做湿地.     

北京城的沿革与水--元朝

元代为避开永定河洪水对都城的威胁,同时也为了使都城有更充足的水源可以利用,将大都城的城址向东北移动到永定河冲击扇脊部.公元1271年,元世祖忽必烈选定在白莲潭(今什刹海)一带建设元大都.为巩固元朝的统治,迫切需要从南方调运大批粮食和其他物资进大都,因而先后疏浚了南北大运河,同时试行海运.元代以前,漕船大多只能抵达通州张家湾.从通州到大都,虽有闸河和坝河可以通漕,但已废多年,坝河河窄水浅运量有限.史料记载:"通州而上,地峻而水不留,其势易浅,舟船不行",主要运输"常从事陆挽,人颇艰之".若"方秋霖雨,驴畜死者不可胜计".     

临泉县涎河闸底板混凝土施工技术

本文结合自己的施工经历,阐述了涎河闸工程闸室底板混凝土的施工技术,从混凝土的配合比、拌制、输送、浇筑、养护及温控等工艺流程上,介绍了混凝土工程施工的质量控制措施.     

水电站抗震保安全有力有序有效进行

[本刊综合报道]"5·12"汶川大地震导致四川等地水库、水电站严重受损，水利部领导高度重视.     

西藏皮达湖和龙巴萨巴湖除险的思考

由于自然、历史、社会等原因，人们对高原冰湖的研究甚少，除险施工更是少之又少。分析西藏定结县皮达湖、龙巴萨巴湖险情的成因与危害，通过对两冰湖除险施工的总结，揭示了高海拔水利工程施工的一些特点、面临的实际问题以及取得的实践经验，并从保护生态及环境的角度出发，对冰湖的保护和治理进行了有益的探索。     

热血融化冰雪真情融化灾情——追记在抗冰救灾中英勇殉职的大山人民的好儿子、电力职工彭显松同志

2008年1月29日下午5时54分,四川省水电投资经营集团筠连电力有限公司双腾供电所职工彭显松冒着严寒在风雪中抢修电路时,从7m多高的电杆上摔落,不幸英勇殉职,献出了他27岁年轻而宝贵的生命.     

岳虎滩水电站增容改造

岳虎滩水电站工程始建于1974年,原机组设备较为落后,经多年运行,下游河床内洪水堆积体抬高下游水位严重,且现有发电机组处于超龄服役期,水轮机效率、机组出力明显下降,加之原装机容量偏小,已不能满足电网需求.随着科技进步,在充分利用原有资源、采用新型机组设备条件下,通过对岳虎滩水电站进行综合改造,增加电站容量及机组出力,使电站效益得到大幅提高,同时也达到最大限度地利用水能资源目的.     

计算机技术在闸门工程中的应用

随着计算机技术有闸门技术的发展，计算机技术在闸门工程中的应用越来越广泛，本文主要介绍了计算机在闸门工程中的应用现状及发展趋势，着重讨论了闸门工程中计算机的应用向专家系统、神经网络等方面发展的趋势。     

基于 GA -ANN 算法的层状路基土参数预测模型

将BP神经网络和遗传算法两种智能方法结合起来,建立起自适应遗传算法-BP神经网络系统。利用土工试验得到的不同土层物理力学参数汇总整理形成的试验数据作为样本值,对路基土层物理力学参数进行了预测,将预测结果和单独使用BP神经网络时的预测结果进行了对比分析。结果表明：当样本数据离散性小时,这两种预测方法均能取得理想的预测效果,自适应遗传算法-BP神经网络系统还具有有效防止“过训练”和提高网络自身的泛化能力;当样本规模大,且样本数据具有一定的离散性时,网络系统的预测优势能更好地体现出来。     

基于小波神经网络的GPS高程异常拟合模型探究

利用GPS进行高程测量具有很多优越性,高精度地确定高程异常对于用GPS高程测量部分代替普通几何水准测量具有重要意义。依据BP神经网络和小波神经网络的基本原理,利用实验数据证实了小波神经网络模型比BP神经网络模型和文献[6]模型在GPS高程异常拟合中具有更高的精度,说明小波神经网络在GPS高程异常拟合中具有较强的实用性。     

基于OPC的智能PID控制应用研究

Lab VIEW和Matlab被广泛应用于仿真、过程处理和控制领域,而未能很好地直接应用于实际控制系统中。采用OPC通讯技术,建立该智能控制系统与过程数据库链接,完成神经网络在线辨识系统模型,利用遗传算法在线调整PID的3个控制参数。仿真和研究表明,该方法可在线有效地控制较复杂的被控对象。     

Artificial intelligence technologies in surface water quality monitoring

Abstract:

Water quality monitoring networks are designed to detect, evaluate, arid quantify past, present, and emerging water quality problems and trends. A review of strategies to design monitoring networks suggests that a structured and consistent design methodology is for the most part missing. Monitoring network design is a complex task that requires an optimal configuration to ensure the maximum information extraction from the water quality data collected. In order to attain an optimal, and ultimately cost‐effective, network design, complementary design techniques or tools are needed. An overview of potentially applicable artificial intelligence technologies, as well as a literature review of promising research undertaken in the water resources area with respect to artificial intelligence techniques are presented. The artificial intelligence technologies examined include expert systems, artificial neural networks, genetic algorithms, and fuzzy logic systems.     

小波神经网络在水文水资源应用中的研究进展

以人工神经网络为基础的小波神经网络具有较强的逼近和容错能力、较快的收敛速度和较好的预报效果。在介绍小波神经网络模型的结构、特点基础上,着重介绍了目前关于小波神经网络在水文水资源领域的研究现状,并指出了其在理论及应用中存在的问题。     

改进Elman网络及其在水轮发电机组故障诊断中的应用

针对水轮发电机组故障诊断系统，分析了改进BP网络在故障诊断中的不足，提出了利用改进Elman网络进行水轮发电机组故障诊断的方法。该方法具有精度高、收敛快、可以避免局部最小的优点，从而为水轮发电机组故障诊断提供了一种更有效的方法。     

基于遗传算法和神经网络的结构损伤识别研究

应用遗传算法来优化神经网络的连接权值,在此基础上提出了基于遗传算法和神经网络的结构损伤诊断方法,并以一个矩形截面简支钢梁的损伤识别为例,进行了实例应用研究。该方法弥补了传统的BP神经网络收敛速度慢,易陷入局部极小点等缺陷。研究结果表明遗传算法和神经网络结合后兼有神经网络广泛的映射能力和遗传算法快速的全局收敛性能。     

RBF与GRNN神经网络模型在城市需水预测中的应用

针对需水量预测具有受诸多因素影响的复杂、高维和非线性等特性,本文基于RBF与GRNN神经网络算法原理,构建RBF与GRNN神经网络需水预测模型,将模型应用于城市需水预测中,并与基本BP神经网络模型以及灰色GM(1,1)需水预测模型的拟合、预测结果进行了对比分析.结果表明:①RBF与GRNN神经网络模型有着较高的拟合、预测精度,平均相对误差均在5％以内,表明研究建立的RBF与GRNN神经网络模型应用于需水预测是合理可行的,模型泛化能力强,预测精度高,算法稳定,与基本BP网络算法相比,RBF与GRNN网络模型还具有收敛速度快、调整参数少和不易陷入局部极小值等优点,可以更快地预测网络,有着良好的应用前景.②相对而言,RBF与GRNN神经网络模型预测精度要优于基本BP网络和灰色GM(1,1)模型.     

BP人工神经网络在结构损伤检测与识别中的应用

根据改进的BP神经网络,阐述了在结构损伤检测与识别上的应用.同时对该网络在结构检测应用过程中应该注意的问题做了探讨,展望了BP神经网络在结构损伤检测与识别上的发展方向.