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基于人工神经网络的地下水流数学模型参数识别 总被引:2,自引:0,他引:2
基于人工神经网络技术,建立了地下水二维非稳定流数学模型的参数识别模型,用地下水长观孔水位降深资料识别模型参数。通过实例计算分析,结果表明此法适用于处理复杂条件下模型参数识别问题,且结果稳定可靠。 相似文献
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根据集对分析理论,运用熵权法确定评价指标的权重值,采用简化改进后的联系度的确定方法,对土默特左旗平原区浅层地下水质量进行了评价。研究结果表明:土默特左旗平原区浅层地下水总体质量中等偏上,但对于已受到污染及处于中等程度的水质需要及时采取措施。与模糊综合评价方法相比较,该方法评判结果更能真实反映研究对象的状况,评价结果合理、客观。 相似文献
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对土地利用竞争模式进行了论述,根据上黄试区22年统计数据,分析了人口增长及其土地利用变化.结果表明:政策因素是环境响应的主体,并在控制土地利用的方向上起积极作用;技术因素可以缓解土地利用的竞争压力,深刻影响土地变化,改变土地利用的竞争格局;传统特色农业及以技术进步为基础的特色农业是现在及未来黄土丘陵区土地利用的发展方向. 相似文献
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【目的】将SCEM-UA优化算法应用于水文频率分布曲线优化适线法中,并与传统适线法进行对比,为水文频率分析提供方法支持。【方法】采用基于SCEM-UA优化算法的优化适线法,对长江流域宜昌水文站1974-2003年年最大流量数据进行水文频率分析,确定其理论频率曲线统计参数,计算离差绝对值和与离差平方和;利用同组数据,采用矩法、权函数法、概率权重矩法对其进行水文频率分析,并将结果与SCEM-UA优化算法所得结果进行对比。【结果】SCEM-UA算法离差绝对值和与离差平方和分别为23 481和33 734 707,均小于其余3种方法;利用SCEM-UA优化算法所得理论频率曲线与实测数据两端值的拟合效果更好。【结论】与传统适线法相比,基于SCEM-UA优化算法的优化适线法能够降低理论水文频率分析的误差,提高理论频率曲线与实测数据的拟合精度。 相似文献
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基于熵权属性识别模型的地下水资源承载能力评价 总被引:1,自引:0,他引:1
叙述了基于熵权的属性识别模型的建立过程,并将其应用于陕西省关中平原的地下水资源承载能力的评价,得出该区地下水资源开发利用已有相当的规模,但仍有一定的开发利用潜力,水资源的供给需求在一定程度上能满足该区内的社会发展,与实际情况相符。证实了该模型的合理性。 相似文献
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将系统动力学方法应用于区域水资源可持续利用研究,结合河南省实际情况,在宏观调控的基础上,建立了河南省水资源的系统动力学模型,涉及到河南省整个区域的经济、社会、人口、环境等诸多因素,通过计算机仿真模拟,预测了未来几十年水资源的需求状况,改善了水环境的严峻形式,提出了较为合理的水资源配置方案。 相似文献