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针对流域水文和污染物迁移转化过程模型受限于模型初始条件、边界条件、数值分辨率、参数敏感等及现有的深度学习模型对污染物通量时间序列数据解析缺少物理机制的问题,提出了基于长短时记忆神经网络(LSTM)的流域污染物通量预测模型。借助深度学习框架Keras,构建了多变量时间序列预测模型。选择气象数据作为流域产汇污过程的驱动因子、前期降雨量作为表征流域土壤干湿程度的指标,基于以上指标在不同降雨强度、月份、水文期的污染物通量的差异性分析,确定了模型的输入端特征;使用基于LSTM的时间模拟器识别了历史数据间的固有特征及输入特征间的复杂非线性关系;通过基于该模型的流域污染物日通量模拟值和实测值的比较,以及与流域分布式水文和污染物迁移转化过程模型(SWAT模型)的对比分析,评价了模型的预测性能,分析了不同输入特征的贡献率,验证了使用该模型预测流域污染物通量的可行性。该预测模型可为流域污染物通量预测提供一种新的思路。 相似文献
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通过对51个玄武岩纤维复合材料(BFRP)筋-地聚物混凝土界面黏结试件进行中心拉拔试验,分析了BFRP筋与地聚物混凝土的界面黏结破坏机理,研究了BFRP筋表面形式(浅螺纹、喷砂和深螺纹)、直径d(12、16 mm和20 mm)、黏结长度(2.5d、5d和7.5d)、地聚物混凝土强度等级(C30、C40和C50)及混凝土保护层厚度(20、45 mm和69 mm)等因素对BFRP筋-地聚物混凝土界面性能的影响,并与9个BFRP筋-普通混凝土界面黏结试件中心拉拔试验结果进行比较。试验结果表明:BFRP筋-地聚物混凝土界面黏结强度与BFRP筋-普通混凝土界面黏结强度基本相同;BFRP筋表面形式对其黏结性能影响较大,直径为12 mm时,浅螺纹、喷砂和深螺纹BFRP筋与地聚物混凝土的黏结强度分别为15.33、20.49 MPa和22.66 MPa;随着FRP筋直径和黏结长度的增加,BFRP筋与地聚物混凝土黏结强度降低,而随着混凝土强度和和保护层厚度的增加,黏结强度提高。通过CMR和mBPE模型对试验所得黏结应力-滑移曲线进行拟合,发现CMR模型能够较为准确的描述BFRP筋与地聚物混凝土间的黏结应力-滑移关系。 相似文献
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