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数据驱动与物理机制耦合的菜子湖流域水位预报模型研究
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作者 张运鑫 雷岳清 +4 位作者 廖卫红 张召 雷晓辉 年树强 张志山 《中国农村水利水电》 北大核心 2024年第9期145-151,159,共8页
菜子湖作为引江济淮工程的关键调蓄湖泊之一,湖泊水位的变化同时受到自然降水和工程调蓄的影响。为了准确模拟及预报菜子湖水位,构建了菜子湖流域四水源新安江模型和菜子湖水位预报的神经网络(LSTM)模型。在此基础上,采用外部耦合的方法... 菜子湖作为引江济淮工程的关键调蓄湖泊之一,湖泊水位的变化同时受到自然降水和工程调蓄的影响。为了准确模拟及预报菜子湖水位,构建了菜子湖流域四水源新安江模型和菜子湖水位预报的神经网络(LSTM)模型。在此基础上,采用外部耦合的方法,构建了四水源新安江-LSTM耦合模型,进一步将物理机制模型模拟的入湖流量作为补充因子,驱动神经网络(LSTM)模型模拟菜子湖水位,从而实现两种不同模型在湖泊水位预报中的耦合应用。结果得出:直接模拟水位的洪水误差小于0.1 m,耦合模拟水位的洪水误差小于0.02 m,后者相较前者,水位误差精度提升了0.08 m。直接模拟水位验证期的洪水误差在0.02 m之内,纳什系数R^(2)分别为0.89、0.75及0.88,均方根误差RMSE分别为0.034、0.027及0.015;耦合模拟水位验证期的洪水误差在0.015 m之内,纳什系数R^(2)分别为0.91、0.82及0.88,均方根误差RMSE分别为0.019、0.021及0.008。研究结果表明,与单驱动因子得出的结果相比,双驱动因子得出的结果更有效地提高了水位的模拟精度。同时在考虑对应降雨的洪水过程中,数据驱动和物理机制相结合的方法与直接预测水位误差相对比,有效地提高了场次洪水水位预报的精度,得到更精确的模拟结果。为引江济淮工程的调水提供了重要的参考依据,也为相似调水工程的洪水水位预报提供一定的参考。 展开更多
关键词 四水源新安江模型 神经网络(LSTM)模型 数据驱动和物理机制相结合 水位误差
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基于数据的自适应CPS软件结构模型设计方法 被引量:2
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作者 许浩 虞慧群 《华东理工大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2022年第6期841-848,共8页
信息物理系统(Cyber-Physical System,CPS)一般在动态环境中控制物理设备的运行,因此环境参数影响着CPS的结构和行为。提出了一种基于数据的自适应软件结构模型设计方法,该方法中CPS软件结构模型由单元模块通过层次化的组合构造而成。CP... 信息物理系统(Cyber-Physical System,CPS)一般在动态环境中控制物理设备的运行,因此环境参数影响着CPS的结构和行为。提出了一种基于数据的自适应软件结构模型设计方法,该方法中CPS软件结构模型由单元模块通过层次化的组合构造而成。CPS的自适应演化通过面向方面建模方法实现,将环境因素的功能抽象成方面模型,通过对方面模型与基础模型进行编织得到综合的CPS模型。基于Petri网和时态逻辑的形式化方法为CPS模型提供了数学表达和分析手段。理论分析和实验结果表明,本文的设计方法具有可行性和高效性。 展开更多
关键词 信息物理系统 数据驱动 软件结构 自适应机制 软件设计
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水文水资源领域深度学习研究进展综述 被引量:22
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作者 刘攀 郑雅莲 +2 位作者 谢康 韩东阳 程潜 《人民长江》 北大核心 2021年第10期76-83,共8页
现代水文监测技术的迅猛发展产生了海量的水雨情数据,为深度学习理论助力水文水资源领域的研究和生产实践带来了机遇与挑战。从水文模拟、水资源管理、水环境评价3个方面开展文献调研,综述了水文水资源领域的深度学习研究进展。归纳了... 现代水文监测技术的迅猛发展产生了海量的水雨情数据,为深度学习理论助力水文水资源领域的研究和生产实践带来了机遇与挑战。从水文模拟、水资源管理、水环境评价3个方面开展文献调研,综述了水文水资源领域的深度学习研究进展。归纳了深度学习方法的优势及应用难点:无需构建物理模型并可深度挖掘数据特征,在物理机制不明晰的问题中具有显著优势;但在应用时存在模型训练数据缺乏、超参数确定具有主观性、可解释性不足、与物理规律不符及泛化能力不足等难点问题。展望了可通过有机结合深度学习与水文物理机制模型,以融合经典水文规律,并开展迁移学习、强化学习以及对抗学习等应用研究,以更好地在水文资源领域探索运用深度学习方法。 展开更多
关键词 水文水资源 深度学习 数据挖掘 数据驱动模型 物理机制模型
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DPT:以低成本支持多种业务的全新IP技术
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作者 王晓春 朱健 黄承明 《中国交通信息化》 2001年第12期45-46,共2页
DPT即动态分组传输技术(Dynamic Packet Transport)的简称,是IP over Optical技术应用的一种全新机制,在光纤上直接传输IP包。DPT技术将IP路由的带宽效率、业务能力与光纤环网丰富的带宽及自愈能力相结合,从而可以较低成本支持多种业务... DPT即动态分组传输技术(Dynamic Packet Transport)的简称,是IP over Optical技术应用的一种全新机制,在光纤上直接传输IP包。DPT技术将IP路由的带宽效率、业务能力与光纤环网丰富的带宽及自愈能力相结合,从而可以较低成本支持多种业务。DPT的网络结构DPT环网包括两个方向相反的光纤环,每一个光纤环均可以用来传送数据分组和控制分组,它的网络结构如图1所示。DPT的两个环分别称之为"内环"、"外环"。DPT在一个方向传送数据分组("下游")。 展开更多
关键词 网络结构 光纤环网 低成本 多种业务 裸光纤 数据分组 带宽效率 机制 结合 传输技术
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