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自主编写计算机程序构建了分别基于达西定律和非线性渗流规律的渗流数值模拟技术,并开展了稳定毛细条件下多孔介质中的横向渗流实验,揭示了多孔介质毛细饱和带中渗流流场的分布特征及其变化规律:①在渗透性良好的多孔介质毛细饱和带中的渗流,当补排水水位差增大时,总水势等势线在各区域均增大,分布得更为密集;压力势水平向梯度在各区域亦均增大;压力势垂向梯度在上升流动区增大,在下降流动区减小,在中部近水平流动区变化不大;毛细饱和带厚度在上升流动区减小,在下降流动区增大,在中部近水平流动区变化很小,且仍近似等于水静止时的毛细饱和带厚度。②在低渗透性多孔介质毛细饱和带中的低速渗流,在整个渗流区域,按达西定律推算的相同总水势值的等势线比按非线性渗流规律推算的更靠近排泄区;在水势梯度较小的区域,按达西定律计算出的总水势等势线分布比按非线性渗流规律推算的更稀疏;反之,在水势梯度较大的区域,按达西定律计算出的总水势等势线分布比按非线性渗流规律推算的更稠密;结果表明,以非线性渗透规律为基础的数学模型对低渗透多孔介质毛细饱和带中低速渗流规律的刻画更为准确。 相似文献
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基于SPSS和GIS的BP神经网络农用地适宜性评价 总被引:2,自引:0,他引:2
以中原城市群为研究区,在应用GIS基础上运用SPSS软件进行主成分分析,根据因子贡献率提取主导性强的综合因子,利用提取的主导因子进行系统聚类选择典型样本;依据因子的贡献率调整BP神经网络初始权值,建立评价模型,进行农用地适宜性评价方法的探讨。通过检验,改变初始权值建立的BP模型预测合格率为50%,相对误差最大值为18.9%;为了进一步改进BP网络,把第一次调整权值训练得到的网络权值作为下一次建模的初始权值,训练得到的BP模型预测合格率为100%,相对误差最大值为9.5%。其后运用层次分析法、主成分聚类法作为对照,验证了这种BP模型在农用地适宜性评价中的可靠性与精确性。最后根据所建立的BP模型预测获得中原城市群农用地适宜性分区图,各土地类型适宜性从西往东呈现由低到高的分带性,其中高度适宜区占总面积的32.4%;中度适宜、勉强适宜、不适宜区分别占总面积的28.9%、22.1%、16.6%。 相似文献
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以中原城市群为研究区,在应用GIS基础上运用SPSS软件进行主成分分析,根据因子贡献率提取主导性强的综合因
子,利用提取的主导因子进行系统聚类选择典型样本;依据因子的贡献率调整BP神经网络初始权值,建立评价模型,进行农用地
适宜性评价方法的探讨。通过检验,改变初始权值建立的BP模型预测合格率为50%,相对误差最大值为18.9%;为了进一步改
进BP网络,把第一次调整权值训练得到的网络权值作为下一次建模的初始权值,训练得到的BP模型预测合格率为100%,相对
误差最大值为9.5%。其后运用层次分析法、主成分聚类法作为对照,验证了这种BP模型在农用地适宜性评价中的可靠性与精确
性。最后根据所建立的BP模型预测获得中原城市群农用地适宜性分区图,各土地类型适宜性从西往东呈现由低到高的分带性,
其中高度适宜区占总面积的32.4%;中度适宜、勉强适宜、不适宜区分别占总面积的28.9%、22.1%、16.6%。 相似文献
子,利用提取的主导因子进行系统聚类选择典型样本;依据因子的贡献率调整BP神经网络初始权值,建立评价模型,进行农用地
适宜性评价方法的探讨。通过检验,改变初始权值建立的BP模型预测合格率为50%,相对误差最大值为18.9%;为了进一步改
进BP网络,把第一次调整权值训练得到的网络权值作为下一次建模的初始权值,训练得到的BP模型预测合格率为100%,相对
误差最大值为9.5%。其后运用层次分析法、主成分聚类法作为对照,验证了这种BP模型在农用地适宜性评价中的可靠性与精确
性。最后根据所建立的BP模型预测获得中原城市群农用地适宜性分区图,各土地类型适宜性从西往东呈现由低到高的分带性,
其中高度适宜区占总面积的32.4%;中度适宜、勉强适宜、不适宜区分别占总面积的28.9%、22.1%、16.6%。 相似文献
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