简介:本文在分析影响作物蒸发蒸腾量的气象因子的基础上,以不同的气象因子组合为输入向量,以参照腾发量为输出向量,构建了气象资料不足情况下三种计算参数腾发量的BP神经网络模型BPET1、BPET2和BPET3.利用宁夏引黄灌区2000~2003年的逐日气象资料对所建模型进行反复训练和预测,并把预测结果与传统的Penman-Monteith公式计算而得的同期作物ET0值相比较.其中,BPET1的预测值与ETO值的相关系数平方为0.9914;BPET2的预测值与ET0值的相关系数平方为0.9917;BPET3的预测值与ETO值的相关系数平方为0.9854.研究结果表明,本文构建的模型计算精度较高,方法简便可行,能满足实际生产需要.
简介:在调水工程中,如果泵站站前水位过低,会危及泵站安全,如果水位过高,会危及周边安全,因此探寻调水工程中河渠湖库水位变化显得尤为重要.以南水北调东线山东段南四湖为研究区域,寻求不同起调水位、出入流量、泵站开启时间差的调水方案下泵前水位变化规律.先利用耦合模型对不同的调水方案进行数值模拟,然后选取23组调水方案及其数值模拟所得的泵前水位作为样本训练BP神经网络,建立BP神经网络调蓄水位预测模型并进行验证,最后利用预测模型对不同调水方案进行泵前水位预测.结果表明,BP神经网络预测模型具有很强的预测能力,预测模型结果与耦合模型结果泵前水位基本吻合,水深相对误差小于9.15%,而模型计算效率提升96.67%.
简介:造成中长期水文预报研究和预报困难的主要原因是水文现象本身的复杂性和不确定性,以及内部复杂的非线性关系,针对这些问题,本文建立了一种小波神经网络时间序列模型,并用遗传算法对小波神经网络的连接权值和伸缩变量、平移变量进行优化。使用这种模型对黄河三门峡站逐年月天然流量进行预报检验,并将检验结果与传统的小波神经网络和BP神经网络进行对比,从模型预报精度、趋势性和稳定性3个方面进行分析,分析发现,这种遗传算法优化的小波神经网络时间序列模型能够有效地克服传统的小波神经网络和BP网络容易陷入局部极小的缺陷,能够对水文现象的趋势性作出较精确的预测,具有良好的预报精度和稳定性。
简介:为了避免对财经因素的依赖,巴西最大的联邦电力公用事业公司——富尔纳斯中央电力公司(Furnas—CentralsEletricas)编制了不同的投标条件,与愿意共同投资完成1200MW的塞拉一达梅萨(SerradaMesa)工程的可能的伙伴合作,并分享电站发出的电能。
简介:造价工程师的任务是:提高建设工程造价管理水平,维护国家和社会公共利益。其执业范围包括:建设项目投资估算的编制,审核及项目经济评价;工程概算,预算,决算及工程招标标底价,投标报价的编制或审核;工程变更及合同价款的调整和索赔费用的计算;建设项目各阶段的工程造价控制;工程造价依据的编制,审核;与工程造价有关的其他事项。中国加入世界贸易组织后,市场更加开放,国外的造价机构及造价人员要进入中国市场;我国企业也有更多的机会参与国际市场竞争。这就要求造价工程师有多方面的知识,也应该是许多专家,有丰富的工程经验,能根据工程的大小,难易,现场条件,确定施工方案并进行相应的资源配置,计算出工程的投资。这对造价工程是一个新的挑战。