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1.
岩体裂隙网络渗流广泛存在于地下工程中,对地下工程的建设和运行安全具有重要的影响。因此,研究裂隙网络渗流有着重要的理论和实际意义。本文根据立方定律和Forchheimer方程推导所得的交叉裂隙渗流模型,运用数值模拟和人工神经网络方法,对平面交叉裂隙渗流模型非线性参数与模型几何条件的关系进行探究。通过数值模拟,获得了平面交叉裂隙非线性渗流模型的参数;运用人工神经网络遗传算法,探究了交叉裂隙几何条件与交叉裂隙渗流模型中非线性系数之间的关系,证明了平面交叉裂隙非线性渗流模型适用于描述交叉裂隙渗流规律,验证了神经网络方法预测非线性系数的可行性和准确性。同时,还对比分析了运用拟合数值表达式和人工神经网络两种方法的特点。 相似文献
2.
基于双天线全球导航卫星系统反射技术(global navigation satellite system reflectometry,GNSS-R),建立了两个修正地表粗糙度影响的土壤湿度反演模型——解析模型和人工神经网络模型,并以GPS L1 C/A码为例建立了GNSS-R土壤湿度仿真平台,仿真分析了地表粗糙度对两个模型反演精确度的影响。结果表明,当地表均方根高度大于0.010 m时,必须对解析模型进行粗糙度修正。粗糙度影响修正结果显示,小粗糙度情况下修正的解析模型取得了良好的结果,但对于大粗糙度有一定局限性。在均方根高度大于0.025 m时,进行土壤粗糙度修正前,人工神经网络模型精度比解析模型提高了36.83%~72.36%。进行修正后,人工神经网络模型的精度比解析模型提高了42.86%~54.40%。人工神经网络模型在修正前后取得了相近的精度,无修正的人工神经网络模型精度比有修正的解析模型精度仍提高了35.83%~53.48%。 相似文献
3.
文章利用2010年1月1日—2013年12月31日逐日NCEP再分析资料(1°×1°)和大同地区地面常规观测资料,采用BP人工神经网络法建立大同市分站点、分季节日极大风速人工神经网络预报模型并且在对T639数值预报产品和EC细网格数值预报产品释用基础上建立了台站日极大风速的客观预报系统,对2015年9月1日—2016年7月31日进行了24h预报,试用结果显示,各季模式平均绝对误差在3.2~5.7m·s^-1之间,因此,该系统可以为预报员快速做出日极大风速的预报提供客观参考依据。 相似文献
5.
本研究以围绕着白龙江流域的甘肃省南部的宕昌县、舟曲县和武都区部分地区为研究区,根据全国滑坡编目中得到的272个历史滑坡数据以及选取的高程、坡度、坡向、平面曲率、剖面曲率、归一化植被指数(NDVI)、降雨、岩性、距道路距离和距河流距离10种影响因子,利用三种具有代表性的定量方法:信息量模型、以及基于频率比模型的逻辑回归模型和人工神经网络模型对研究区内滑坡灾害危险性进行评价。三种评价结果均显示研究区内滑坡灾害的极高和高危险区主要沿白龙江河谷地区呈带状分布。从危险性分区图可看出,人工神经网络模型得到的分区图较为合理,既表现出沿河谷地区集中分布的趋势,也呈现出对滑坡历史数据较为独立的特征,这一研究结果与前人研究结果一致。根据受试者工作特征曲线(ROC曲线)对三种模型的精度进行检验,检验得到的AUC值分别为0.818、0.829和0.837,说明三种评价结果均具有较高的可靠性,基于频率比模型的人工神经网络模型相比其他两个模型具有更好的评价精度,能更好地进行滑坡危险性的预测和评价,其中高程、降雨、岩性以及距道路距离对评价结果影响更大,这四种影响因子重要性值占比为52.1%。为该地区的城市扩建与灾害预防预测提供了参考。 相似文献
6.
7.
8.
以沂河流域临沂站以上区域作为研究对象,基于数字高程模型(DEM)及GIS技术提取流域并划分子流域,对流域内气象站的降水记录采用泰森多边形法建立研究时段内的逐日面雨量序列,构建人工神经网络(ANN)和HBV水文模型。利用模型寻求流域内面雨量与河流水文特征的定量关系,结合不同的特征水位推算研究流域内不同等级的致灾临界雨量。结果表明:1基于两种模型建立的降水-径流关系均能取得较好的模拟效果,在研究流域内具有很好的适用性;2HBV模型作为一种半分布式水文模型能够更好地反应出洪水过程的物理特征,故当ANN模型由于大洪峰样本不充分导致临界雨量值确定不准确时,HBV水文模型的计算值更宜作为风险预警指标;3对比分析两种模型的结果,确定出基于不同前期水位的一、二、三级风险致灾临界雨量分别为:257~310mm,152~247mm,100~203mm。精细化确定的临界阈值可以为开展灾害预警服务提供依据。 相似文献
9.
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