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渠道泄水闸能够快速排除灌区入渠洪水,避免渠道漫顶。研究以淠史杭灌区灌口集泄水闸为例,以闸门调度流量为目标变量,以不同时段过去和未来降雨量、泄水闸闸上实时水位及其变化量为特征变量,比较8种机器学习算法的预测精度,同时采用Shapley Additive exPlanations(SHAP)法分析特征变量重要性。结果表明:1)集成学习算法预测评价指标优于传统回归算法,8种机器学习算法中随机森林回归(random forest regression, RFR)算法预测精度最高(训练集均方根误差、平均绝对误差、均方误差及决定系数分别为 0.146 m3/s、0.094 m3/s、0.021 m3/s、0.976;测试集分别为0.306 m3/s、0.197 m3/s、0.093 m3/s、0.931);2)采用SHAP法确定的特征变量重要性排序表明灌口集泄水闸闸上水位对于泄水闸调度流量的预测结果影响最大,占特征重要性值总和的34.6%;3)以过去6 h降雨量、过去9 h降雨量、未来6 h降雨量、灌口集泄水闸闸上水位作为输入变量的RFR算法预测灌口集泄水闸调度流量效果最佳,模型误差指标为(训练集均方根误差、平均绝对误差、均方误差及决定系数分别为0.126 m3/s、0.080 m3/s、0.016 m3/s、0.982;测试集分别为0.263 m3/s、0.164 m3/s、0.069 m3/s、0.950),研究结果对灌区防洪调度决策具有重要参考价值。 相似文献
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为明确食叶草根系应对盐碱胁迫表现的形态适应策略,采用剖面法对新疆石河子垦区盐碱地食叶草进行根系剖面采集,分析不同时期食叶草根系形态特征及空间分布规律,探究食叶草根系形态分布及对盐碱环境的适应策略。结果表明:食叶草根系显著降低了根系周围土壤电导率,与根长、根生物量增加显著正相关。随着土壤深度增加,根长、根生物量、根体积等指标呈现下降趋势,7-10月,0~20 cm土层根系生长最快,根体积增加了71.26%。水平距离上,25~35 cm内根系较5~25 cm生长缓慢,密集程度低,从而规避高盐区域并提高营养吸收能力。细根(d≤2 mm)是食叶草根长增加的主要体现,占总根长90%以上。食叶草根系在盐碱地中形成了抵抗胁迫并增强自身抗逆性的形态适应策略,主要表现为根系快速向深层拓展,距植株水平距离0~15 cm内侧根密集且快速增加。研究结果为干旱区盐碱地治理过程耐盐植物管理与配置提供依据。 相似文献
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