位山引黄灌区渠系配水模式

针对山东位山灌区引黄水源不足的实际，作为位山引黄灌区渠系优化配水决策支持系统的一个组成部分，为满足科学配水的需要，创新性地进行了蓄水期配水、顺序配水、差额比例配水和均衡比例配水四种配水模式设计，并对其适用条件进行了比较，并分别给出了应用实例，可根据不同情况分别选用。为科学调度水资源，实现按方收费提供了有效保证。     

回归分析在水科学中的应用综述

随着统计学的不断完善，回归分析理论也不断发展，许多新兴回归方法在水科学中也得到了应用，并大大促进了水科学的发展。系统地介绍了在水科学中应用的各种新兴的回归分析方法，包括岭回归、主成分回归、稳健回归、自回归、包络回归、多层递阶回归、模糊回归和灰色回归。并对各种回归方法的优越性和适用范围进行了归纳和总结。     

准确量水在高扬程提灌区的重要意义

灌溉水利用率（渠系水利用率）是衡量灌区灌溉管理水平的一个重要的综合性指标，它不仅反映了灌区工程建设与管理、用水计划与调度的总体水平，还反映了田间管理和农业技术水平的高低。而这一重要指标真实、准确的反映，需要通过准确量水来实现。高扬程提灌区的高成本特点决定了它更需要准确量水，准确反映渠系水的利用率。通过采取多种措施，在多方面加强管理，不断提高灌溉水的利用率（渠系水的利用率）。通过精确量水在景电灌区逐步应用的事例，说明其在灌区灌溉管理中的重要地位，尤其是促进渠系水利用率提高和促进节约用水、减少水资源浪费方面所起到的作用。     

灌区量水设施研究开发进展

对国内外灌区常用堰类、槽类量水设施的应用成果进行了综述，比较分析了几种应用较多的量水设施的优缺点，介绍了量水设施量新的研究进展，提出了适合我国灌区推广应用的槽类量水建筑物的研究发展方向。     

水泥土搅拌桩在治理深圳河工程中的应用

水泥土搅拌桩软土地基处理在我国是一项较新的工程技术，目前在工程中得到越来越广泛的应用。该技术在深圳河治理工程中的成功实践．为它在水利工程中的推广应用积累了宝贵经验。     

渠道流量损失及渠系水利用系数的

针对目前渠道流量损失及渠系水利用系数计算公式在实际应用中存在的问题和不足，提出了自己的看法，在经验公式的基础上，考虑渠道流量损失过程是渠道水在流动过程中的动态过程，推导出新的计算方法和公式，并与经验公式进行分析比较。在渠系水利用系数计算中，考虑渠道衬砌类型、渠床土质渗流过程的不同，采用了“加权平均法”。     

人工神经网络在模具制造技术中的应用

目前模具的设计制造一般仍依靠经验为主，通过人工神经网络对模具制造技术中的问题进行讨论，能改进模具制造技术中的相应问题。本文综述了人工神经网络在磨具制造技术中的应用，并提出了需改进的问题。     

人工神经网络在农业工程中的应用

介绍了应用人工神经网络解决问题的基本原理；论述了人工神经网络在农业工程中的应用及可能的应用范围；并指出了应用人工神经网络在农业工程中要注意的问题。     

我国旱作地区坐水播种机械的研究

坐水播种机械是我国典型的行走式节水灌溉机具,适用于我国北方干旱、半干旱地区抗旱播种,抗旱增产效果明显。为此,介绍了机械化坐水播种技术的原理、产生及发展,分析了我国坐水播种机械的研究与应用现状,探讨了我国穴灌坐水播种的主要机型及技术特点。同时,针对目前穴灌坐水播种机存在的问题,提出了我国坐水播种机械的发展研究方向。     

灌区量水设备的研究应用现状与发

介绍了我国灌区量水技术设备的研究与应用现状,指出利用特设量水设备及仪表量水是目前灌区实际应用广泛的量水形式。灌区量水技术设备的发展应以深化研究已推广的量水设备,发展量水设备的经济性及自动化为主。     

干旱内陆河流水质预测人工神经网络模型研究

以甘肃省河西走廊西部疏勒河为例 ,建立了干旱内陆河流水质预测的人工神经网络模型。经计算分析 ,得到了满意结果。     

引黄灌溉对商丘地区浅层地下水位动态影响研究

利用人工神经网络技术 ,对商丘地区引黄灌溉与地下水位的动态进行分析预测 ,进行定量化研究。研究结果表明 ,该方法能较好地符合实际地下水位的年际变化     

滴灌土壤湿润体迁移计算的人工神经网络模型

基于非饱和土壤水分运动理论和单点源滴灌中土壤水分迁移特征,应用HYDRUS-2D/3D模型对33种土壤质地(分属11类土质类型,美国制土壤质地分类系统)、不同滴灌流量(1,2,3 L/h)下的湿润体运动过程进行了数值模拟,然后根据不同土壤质地和滴灌流量下湿润体动态变化的HYDRUS模拟结果,以滴灌量和土壤饱和导水率与滴灌流量的比值作为输入变量,构建了描述滴灌湿润体在不同土质和滴灌流量下迁移变化的人工神经网络模型.该模型输入变量少、易于操作,且将模型计算结果与实测情况对比表明,计算的入渗过程与实测的入渗过程基本一致,相关系数的平方(R²)均在0.82以上,因此该模型对不同土质中湿润体运移规律的预测效果较好.     

基于BP神经网络的黄河下游引黄灌区引水量分析

介绍了神经网络的基本原理及其 BP算法 ,建立了引水量预估的人工神经网络模型。实例分析表明该方法可行、预估结果可靠 ,为引黄灌区的引水分析预估提供了具有实用价值的基本理论和实施技术。     

自压式树状管网的两级优化设计模型与神经优化设计

建立了自压式树状管网两级优化设计模型，并用人工神经网络法实现树状管网非线性规划模型的快速求解。采用的人工神经网络技术的两级优化设计模型在适用范围、求解速度和获得最优解能力上，均优于单一的非线性规划模型和线性规划模型，是实现树状管网全局优化设计的一条新途径。     

一种非线性组合预测方法在径流预测中的应用

将基于人工神经网络的非线性组合预测方法应用于径流预测中，以1996年太阳沱的洪水资料为例，对已经建立的2个模型，采用3层的BP网络进行组合模拟预测，从多方面分析比较，证明用该种方法能够提高预测精度，结果令人满意。     

基于人工智能的农用拖拉机发动机故障快速诊断研究

为了达到拖拉机发动机不解体故障诊断的目的,提高诊断效率,利用发动机缸盖的振动信号的采集原理,提出了一种基于神经网络的人工智能故障检测方法,并构建了拖拉机发动机振动信号采集系统。基于人工智能的拖拉机发动机故障诊断系统,综合运用信号采集技术、信号处理技术、数据库技术、神经网络技术和人工智能专家系统,实现了和数据库及具有强大信号分析的处理功能,提高了系统的诊断实时性和诊断精度。最后,采用田间试验方法,对拖拉机故障快速诊断系统进行了试验验证。试验结果表明:采用人工智能诊断方法不仅可以有效提高系统的准确率,而且诊断系统的响应更加迅速,并且曝晒、震动、灰尘等恶劣的现场环境中仍能保持正常工作的稳定性。     

基于神经网络的传感器非线性校正方法

BP神经网络是基于数值计算的知识处理系统，具备高度非线性映射的能力。为此，通过BP神经网络对样本数据进行训练，得到非线性校正模型及精度值，然后与传统的曲线拟合方法进行比较分析。结果显示，基于神经网络模型的传感器非线性校正方法具有良好的测试精度和实用性。     

给水管网神经网络模型数据预处理

针对给水管网的神经网络工况宏观模型的结构过于复杂、精度不高等问题提出改善神经网络的输入数据的预处理方法。输入中增加测压点压力及水塔水位数据，建立节点压力和整个管网状态之间的必然联系。采用时间序列分析方法筛选神经网络的输入数据，合理选择输入成分及各成分的滞后组分，简化模型的结构。采用分布归一化处理方法，提高模型的识别能力。编制相应软件，对某海滨城市给水管网的进行工况模拟，结果与实际值较为一致，能够真实反应节点的运行状态。     

基于BP神经网络拟合水泵特性曲线

通过试验的方法绘制出水泵的特性曲线是判断水泵是否满足设计要求的基础.特性曲线拟合的精度决定判断的准确性.人工神经网络具有较强的非线性处理能力和逼近能力.为此,在分析水泵性能试验及其特性曲线、阐明BP神经网络的方法理论及其特性的基础上,建立了BP神经网络拟合水泵特性曲线的模型,并加以应用.结果表明,其效果显著,具有工程应用价值.