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1.
为提高洪水过程预报的准确性,将概念性水文模型GR4J (modèle du Génie Ruralà4 paramètres Journalier)的预报流量耦合到长短时记忆神经网络(Long Short-Term Memory Neural Network, LSTM)中,构建了GR4J-LSTM混合模型,并与GR4J、LSTM模型进行对比。基于2012~2019年陆水水库汛期与洪水事件相关的数据集,并结合欧洲中期天气预报中心的3 h预报降水产品,驱动GR4J-LSTM混合模型,预报陆水水库3~12 h预见期的入库流量。最后采用平均影响值(Mean Impact Value, MIV)算法评估输入变量的相对重要性。结果表明:GR4J、LSTM和GR4J-LSTM模型均具有较好的模拟预报能力,但GR4J-LSTM混合模型的预报性能最优,既可以学习GR4J模型的产汇流过程,又提高了洪水预报的精度。研究成果可为洪水预报方案制定提供参考。 相似文献
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3.
为了对水文现象有一个更好的了解,水文测量工作的科学性必须得到确切的保障。该文主要就水文探究测量工作,出现误差问题的原因进行分析和研究,例如:环境、设备、人员素质、测量方法和模型等;并探讨相对应的解决措施。 相似文献
4.
针对目前阴极炭块组装热糊扎固存在捣固质量不稳定、人工劳动强度大以及工作环境恶劣等诸多缺陷,拟选出一种冷糊滚压工艺。通过对其进行机理分析,论证了冷糊滚压的可行性,并对其进行试验验证,结果表明:该滚动压实工艺在阴极炭块组装冷糊扎固的应用上是可行的,该A型钢棒糊滚动压实工艺下的压缩比为2.4,对于滚动压实工艺,布料的均匀性是最关键的。 相似文献
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以超临界二氧化碳(SCO_2)为工质的布雷顿循环相比于传统的水蒸气朗肯循环,具有更好的转换效率和经济优势。为了研究材料在SCO_2系统中的耐腐蚀性能,自主设计搭建了SCO_2循环腐蚀试验系统,对目前动力设备中常用的Cr-Mo-V合金钢、9%~12%Cr铁素体钢、奥氏体不锈钢和镍基高温合金等17种材料在600℃和700℃高温高压SCO_2介质中的耐腐蚀性能进行了测试和分析。腐蚀称重、扫描电镜和能谱分析的结果表明:材料的抗二氧化碳腐蚀能力与合金Cr含量呈正相关性,Cr-Mo-V合金钢和9%~12%Cr铁素体钢的腐蚀增重随时间呈现抛物线规律,在钢的表面和内部裂纹处均发生了渗碳;奥氏体不锈钢在短期内能保持一定的抗腐蚀能力,但长时后腐蚀增重严重;镍基高温合金在700℃、20 MPa下3 000 h后仍表现出良好的耐腐蚀性能。 相似文献
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