市政工程中给排水施工的管理分析

随着国内城市化的推进，市政工程的给排水工程越发显得重要。传统的给排水施工技术已经无法满足城市发展要求，社会对给排水的施工质量提出了更高地要求。文章结合当前给排水施工管理现状，对给排水施工的施工管理各方面进行简要探析。     

基于NNARMAX模型的地下水位预报研究

区域地下水系统是一个受多种因素影响的复杂的非线性动态系统，应用遗忘因子的递归最小二乘（RLS）算法进行训练，采用通过减少网络节点间的连接权值，进而裁减冗余节点来选择适宜的网络拓扑结构，建立了非线性自回归滑动平均神经网络（NNARMAX）模型，地下水位预报结果表明：通过对网络结构的优化达到了自动确定非线性自回归模型阶数和影响因素的选择，能有效地表示区域地下水动态系统内部及其外部诸多影响因素间的不确定关系，是预测区域地下水动态变化较为有效的方法之一。     

给排水科学与工程专业建设与发展探讨

给排水科学与工程专业属于典型工科专业,在人才培养过程中十分关注人才的实践操作能力与理论应用水平,这与我国现阶段给排水科学与工程专业人才缺口较大的现状有关。文章对给排水科学与工程专业建设中存在的问题进行了探索,并提出了相应的优化解决方案,希望可以有效提升工程技术水平,为我国给排水工程事业的发展奠定良好的基础。     

试论给排水安装工程的质量监控

分析了现代建筑中给排水安装工程存在的质量问题、危害性及其产生的根源，指出了保证给排水安装工程质量的措施，可供泵站建设参考。     

农田水利工程中给排水施工技术的相关研究

农业是国民经济发展的基础和支柱,农业的健康发展离不开水利工程给排水系统的支持。给排水技术作为农田水利工程的核心因素,在整个工程中占据十分重要的地位,在一定程度上影响着工程整体的质量,或威胁到农业的健康发展。目前,我国农田水利工程的建设中还面临诸多难题,因此有必要针对其中的给排水技术进行深度思考与探索研究。基于此,针对农田水利工程与其中的给排水施工技术展开深度探讨。     

粒子群和遗传算法在农业工程中的应用

在农业工程的研究以及应用中,涉及到大量的系统优化问题,而传统优化算法在求解某些农业工程问题时,如离散优化问题,高非线性、多约束、多极值的问题,暴露了其局限性。粒子群算法和遗传算法具有独特的优点,在现代农业工程中逐渐得到了应用。为此,介绍了粒子群算法和遗传算法的原理,以及粒子群算法和遗传算法在农业机械优化设计、农业工程优化设计、现代农业发展规划、农产品物流网络优化和农村电网及无功补偿优化等领域的应用及研究进展。     

多元线性回归和神经网络在水库调度中的应用比较研究

采用多元线性回归和改进人工神经网络算法分别建立水库多目标调度函数，并进行实例计算验证。通过比较分析，表明人工神经网络的非线性映射能力能够更好地反映水库调度中多个自变量和因变量之间的复杂关系，具有较高的模拟精度和较好的可行性，且应用简便。     

轴流泵装置调速性能的非线性回归模型研究

利用理论推导和试验数据相结合的方法,通过多元非线性回归分析得出轴流泵装置调速性能模型。根据水泵基本方程,结合假定条件推导出轴流泵装置扬程、效率关于转速、流量的特性方程。利用高精度水力机械试验台分别对2种不同类型的轴流泵装置试验测试,分析得出效率和扬程特性曲线随转速变化呈非线性变化的结论。利用试验数据作为观测值,特性方程作为预测模型,利用nlinfit函数和遗传算法相结合的多元非线性回归算法计算得出特性方程的待定系数。对2个算法的分析比较发现,单独利用多元非线性回归算法所求得的系数解趋于局部最优,而结合遗传算法后能得到全局最优解。将所求待定系数代入预测模型,分别将2种轴流泵装置的扬程、效率调速特性试验数据与预测值进行比较,得出:全流量范围内扬程误差绝对值在0~0.8 m之间,效率误差绝对值在0~8%之间;设计工况点附近扬程误差绝对值在0~0.5 m之间,效率误差绝对值在0~5%之间。     

基于NNARMAX模型的地下水位预报研究

区域地下水系统是一个受多种因素影响的复杂的非线性动态系统 ,应用遗忘因子的递归最小二乘( RLS)算法进行训练 ,采用通过减少网络节点间的连接权值 ,进而裁减冗余节点来选择适宜的网络拓扑结构 ,建立了非线性自回归滑动平均神经网络 ( NNARMAX)模型 ,地下水位预报结果表明 :通过对网络结构的优化达到了自动确定非线性自回归模型阶数和影响因素的选择 ,能有效地表示区域地下水动态系统内部及其外部诸多影响因素间的不确定关系 ,是预测区域地下水动态变化较为有效的方法之一。     

基于 NARX 神经网络的农产品价格时间序列预测方法研究

针对传统时间序列预测方法在非线性时间序列预测上的不足,引入了非线性有源自回归神经网络（ NARX ）,建立了基于非线性有源自回归神经网络农产品价格时间序列预测模型。该模型利用核函数对农产品价格时间序列进行数据变换;再用统计分析方法对模型性能进行评价、分析,进而对模型性能进行优化。实验结果表明：非线性有源自回归神经网络较传统时间序列预测模型,对非线性时间序列预测有更好的适应性和更高的预测精度。     

高层建筑给排水设计研究

文章结合工程实例,介绍了高层建筑给排水的系统组成及设计要点。     

基于LabVIEW与MATLAB的回归分析数据处理系统

回归分析作为一种重要的数据处理方法,在科学实验、工程实践等方面得到了广泛应用,但是在用MATLAB计算时需要设计矩阵形式,结果显示不直观,并且不能与数据采集系统整合使用。针对这种情况,基于LabVIEW与MATLAB平台开发了集线性、非线性回归功能于一体的数据处理系统。经验证,系统功能完善,通用性强,能单独使用,又能方便地和数据采集系统整合使用,能很好地完成回归分析数据处理任务,应用效果良好。     

高层建筑给排水设计研究

文章结合工程实例,介绍了高层建筑给排水的系统组成及设计要点。     

基于支持向量回归的灰度图像三维形状重构

为实现未知光源的灰度图像高效重构形状,提出一种基于支持向量回归机和粒子群优化算法相结合的灰度图像重构三维表面形状的方法。通过研究和分析灰度重构形状(SFS)问题,基于支持向量回归机理论,构建了物体表面形状与其灰度图像间的非线性映射模型。对未知光照方向的实际图像进行光源方向估计,生成对应光照方向的训练样本以提高任意光照方向下的图像的形状恢复精度。为克服支持向量回归机中各参数选取无依据的不足,引入粒子群优化算法主动对各参数进行飞行寻优,使得回归模型为最优,以提高形状重构精度。最后,通过实例分析验证了所提方法的可行性及有效性。     

当前高层建筑的给排水设计探讨

当今时代,高层建筑遍布城郊,且在未来的发展规划中。还将一直处于飞速发展时期。人们对于住宅的要求也普遍变得越来越高,不仅只是能够住得下,还需要住的舒适,且对住宅的设计、布局等,以及对水电厨卫等都提出了更高的要求。商业也对更好的提供优质的服务提出了更高的要求。而高层建筑的给排水工程设计是一项十分重要的工程。给排水设计的好坏能够直接影响到整个给排水后期的工程建设,也会对高层建筑的建筑质量和建筑安全带来很大的影响。文章主要阐述给排水工程设计。     

给水排水节水措施在艺术设计与农业基础建设中的应用——评《农田水利》

在经济建设发展中,农业基础建设用水的总体比例呈现出逐年上升趋势,因此针对农业基础建设施工给排水工程提出有效的节水措施至关重要.整合现有农业基础建设累积的经验和艺术设计要求分析可知,农业基础建设给排水工程要在统筹规划中明确供水安全质量的重要性,在减少不必要能源损耗的同时,设定更为优质的施工建设方案.     

建筑给排水设计中的节能减排分析

由于当代人们对水用量和质量要求较高,传统给排水设计已经不能满足建筑要求。基于此,节能减排理念也应运而生,在满足人们水使用需求的同时,也要符合我国水资源可持续发展的观念。本文针对我国传统建筑给排水设计现状进行研究,重点阐述了节能减排基础上给排水设计内容,通过变频调速供水的设计、太阳能热水供应系统和水的污染防治等方法,提升水资源利用率,减少浪费,希望对有关工程提供借鉴作用。     

城市给水排水工程合理规划的分析

对于城市给排水工程而言,城市的基础设施以及良好布局都与给排水工程规划设计有着紧密的联系。基于此,本文将对给排水工程在规划中出现的一系列问题进行详细分析,并提出科学的规划方案,进而使城市给排水工程规划更加科学、合理。     

高层建筑给排水施工技术

文章阐述了高层建筑给排水工程的特点并对施工过程中出现的若干问题进行了分析探讨,同时提出了防治问题的相关措施在此仅供同行参考之用。     

基于改进模拟退火算法反演水文地

水文地质参数的反演是一个复杂的非线性优化问题，针对标准模拟退火算法收敛速度慢的缺陷，提出了反演水文地质参数的改进模拟退火算法。采取了设置内阀值、增加约束条件和记忆功能等措施，以提高标准模拟退火算法的收敛速度。实例分析结果表明，改进模拟退火算法在水文地质参数反演和含水层隔水边界的识别问题中不仅是可行的，而且求解精度较高。同时，结合实例的结果分析并给出了影响算法收敛性能的几个因素。