排序方式： 共有2条查询结果，搜索用时 156 毫秒
1
1.
辽河口湿地自然资源丰富、水土资源优渥,是众多濒危动物的栖息地。但由于水资源不足、污染严重以及资金投入不足等问题,辽河口湿地的水资源禀赋能力有待提高,单纯依靠湿地自我恢复能力与天然来水,无法满足湿地用水需求。基于辽河口湿地保护目标,通过水文数据与遥感数据,构建二维水动力模型,进行长期补水模拟监测,补水效果实现预期目标后,计算出不同需水年份的水量区间,从补水路径、补水时间和补水来源3个角度出发,提出辽河口湿地切实可行的补水方案,合理配置水资源。生态补水使芦苇湿地的缺水问题得到缓解,芦苇湿地的生态服务功能得到改善,通过生态补水为大批候鸟提供充足的水域面积和食物,提高了湿地的多种综合效益,保护了生物多样性。 相似文献
2.
将粒子群算法（PSO）引入大坝监测领域,提出一种基于粒子群神经网络（PSONN）的大坝监控预报模型。该模型充分发挥PSO的全局寻优能力和BP神经网络局部细致搜索优势,给BP神经网络提供了良好的初始权值。对逐一粒子群（SPSONN）、整体粒子群（WPSONN）、逐一BP（SBPNN）及整体BP（WBPNN）4种预报模型的对比分析表明：逐一预报模型（SPSONN和SBPNN）的预报精度明显高于对应的整体预报模型（WPSONN和WBPNN）的预报精度;与BP神经网络模型相比,PSONN模型不仅收敛速度明显加快,而且预报精度也有较大提高,尤其是SPSONN模型,其高精度和短历时性完全满足实时预报的需要,可以准确、有效地应用于大坝监测量的实时预报。 相似文献
1