龙羊峡水库年末水位控制与汛期弃水研究

【目的】合理控制龙羊峡水库年末(水文年年末,6月末)运行水位,为安全高效利用龙羊峡水库和保障黄河水资源综合利用效益提供参考。【方法】通过逐步回归分析方法,率定龙羊峡水库年末水位关键影响因子;建立BP神经网络预测模型,通过反推法确定龙羊峡水库年末消落水位下限;引入水库临界弃水概率的概念及计算公式,通过控制汛期临界弃水概率确定龙羊峡水库年末消落水位上限。【结果】龙羊峡水库年末消落水位关键影响因子为当年入库水量、年初水位、次年入库水量和当年黄河干流用水量;当年年末水位不低于死水位且汛期弃水概率在10%以内时,龙羊峡水库合理的年末水位应控制在2 575.0~2 576.5m。【结论】通过BP神经网络模型对水库年末消落水位的预测控制,并结合水库汛期临界弃水概率指导水库汛期防洪,可在防洪安全的基础上有效地提高水库的发电效益。     

烟雾机性能参数虚拟测试系统及网络化设计

通过对原有烟雾机性能参数测试手段的改进并完善，设计和开发了基于虚拟仪器技术的烟雾机性能参数测试系统，提出了烟雾机性能参数网络测试系统的设计方法。系统充分利用计算机高速、准确的特性。汲取互联网技术方便、连通的优点，以图形化编程语言LabVIEW和个人计算机为软硬件平台，实现多通道信号的计算机采集与分析功能，简化仪器设备，提高测试效率。     

网络文化与大学生思想道德教育

网络文化的冲击波对大学生产生了广泛而深刻的影响，对高校的德育工作也带来了一系列深层次的问题。改革高校德育工作，利用并正视网络文化的发展给高校德育工作带来的空前机遇与挑战，科学地提出构建网上德育阵地的对策，具有积极的现实意义。     

混凝土双曲拱坝体型施工控制的技术体系

从建立施工控制网,设置计算放样点坐标和施工放线点测量方面建立了一个完善,有效的双曲拱坝体型施工控制技术体系,从而提高了施工精度,解决了双曲拱坝体型控制的难题。以万家沟水库混凝土双曲拱坝为例对该体系统作了介绍。     

基于规划视角的农村生活污水治理研究——以信阳市双椿铺镇黄楼村为例

基于村镇体系规划视角,以黄楼村为实例,构建实用可行的单村排水管网,为解决农村生态环境水污染问题提供借鉴。通过排水体制的比较研究,并结合黄楼村实际选择排水体制;根据污水量的预测理论预测黄楼村的生活污水及雨水;比较各种污水处理方式的优劣及适用条件采用单村污水集中处理方式。根据排水管网的布设理论确定生活污水排泄网络,并最终形成了以由西向东为主、由北向南为辅,最终污水汇集在村子东部污水处理湿地的的排泄网络。     

植物病虫害BP神经网络预测系统的研制与应用

以 Delphi3.0为开发工具 ,建立了植物病虫害 BP神经网络预测系统 ,阐述了 BP神经网络的基本原理和预测系统的制作过程 ,并以陕西汉中地区小麦条锈病流行程度的预测为例说明了其应用。结果表明 ,该系统的预测结果与实际发生程度高度吻合     

模糊神经网络分层递阶控制在智能交通系统中的应用

结合济南市经十路交通干线车流拥挤问题,提出了利用模糊神经网络分层递阶控制城市交通干线车流量的方法,分析结果表明采用该方法可以减少车辆的停车次数和延误时间。     

傅立叶变换近红外光谱法检测白酒总酸和总酯

该文研究白酒总酸和总酯的快速检测技术,通过解析不同白酒样品的近红外光谱图,对光谱数据进行不同的处理,结果表明：用一阶导数预处理光谱,谱区选择6102～5446 cm^-1,利用人工神经网络与傅立叶变换近红外光谱相结合,采用内部交叉验证法建立模型,效果较好。其中,总酸模型的决定系数为96.73%,内部交叉验证均方根差为0.048 g/L;总酯模型的决定系数为99.58%,内部交叉验证均方根差为0.085 g/L;进一步对总酸和总酯的模型进行验证和评价,结果表明总酸模型验证集的相关系数为99.2%,预测标准偏差为0.074 g/L;总酯模型验证集的相关为99.7%,预测标准偏差为0.134 g/L,表明建立的模型可靠,预测效果好,能满足白酒生产中总酸和总酯的快速检测要求。     

利用随机网络模型和CT数字图像预测近饱和土壤水分特征曲线

通过对连续土壤切片CT图像的分析,定量获取了土壤孔隙的大小分布情况。在此基础上建立了基于土壤孔隙形态学特征的随机网络模型,在孔隙尺度模拟了土壤中的水分运动过程,并预测了近饱和土壤水分特征曲线。结果表明,通过选取合适的模型参数,基于土壤孔隙形态学特征建立的随机网络模型可以模拟出与土壤样本实测值非常接近的水分特征曲线,可以作为一种快速测量的方法。     

基于BP神经网络的三峡库区重庆段水资源安全评价

三峡库区水资源安全关系到库区的生态安全,对库区水资源安全利用进行评价,找出问题较为严重的区域,明确其限制因子,从而为库区水资源可持续发展和水资源安全提供科学的决策依据。结合2000—2014年三峡库区水资源安全数据,选取BP神经网络构建水资源安全利用评价模型,结合ARIMA模型进行指标预测,分析了三峡库区重庆段水资源安全利用的时空差异。研究表明:(1)三峡库区重庆段2014年水资源安全利用总体分布在较不安全到较安全之间,渝中区和大渡口区为较不安全等级,沙坪坝区等7个区县为基本安全,其他区县为较安全等级;在子系统的评价中,主城区的社会安全与供需安全等级均为最低,为极不安全和较不安全等级。(2)2000—2014年水资源安全利用等级主要受生态安全因子制约,供需安全因子次之;2015—2020年水资源安全利用等级主要受供需安全因子限制,生态安全因子次之。2000—2020年水资源安全利用等级总体呈上升趋势。