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水资源保护广告设计研究——评《水资源利用与保护(第四版)》
1
作者
刘雅舒
《人民黄河》
CAS
北大核心
2022年第5期I0008-I0008,共1页
近年来,我国在经济发展的同时,开始重视生态文明建设,其中尤为重视环境保护事业,也意识到向社会大众普及生态环保知识的重要性,如电视、网络以及平面媒体等随处可见的水资源保护广告便是国家重视生态文明的表现。水资源保护广告的设计...
近年来,我国在经济发展的同时,开始重视生态文明建设,其中尤为重视环境保护事业,也意识到向社会大众普及生态环保知识的重要性,如电视、网络以及平面媒体等随处可见的水资源保护广告便是国家重视生态文明的表现。水资源保护广告的设计目的在于体现水资源的重要性,其内容与主题设计应与我国水资源开发利用现状紧密结合。2020年4月中国建筑工业出版社出版的《水资源利用与保护(第四版)》详细介绍了我国水资源利用与保护发展现状,为水资源保护广告的设计提供了极为可靠的参考。
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关键词
水资源利用与保护
水资源
保护
水资源
开发
利用
现状
环境
保护
事业
生态环保
平面媒体
生态文明建设
主题设计
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职称材料
基于遗传算法的BP神经网络模型在地下水埋深预测中的应用——以蒙城县为例
被引量：
9
2
作者
陈笑
王发信
+1 位作者
戚王月
周婷
《水利水电技术》
CSCD
北大核心
2018年第4期1-7,共7页
地下水系统是一个高度复杂系统,针对地下水位与其影响因素之间的非线性映射关系,建立遗传算法优化BP神经网络浅层地下水埋深模型,对地下水埋深进行模拟和预测。使用RMSE、MAPE和NSE三种评价指标,将所得结果与BP神经网络和逐步回归模型...
地下水系统是一个高度复杂系统,针对地下水位与其影响因素之间的非线性映射关系,建立遗传算法优化BP神经网络浅层地下水埋深模型,对地下水埋深进行模拟和预测。使用RMSE、MAPE和NSE三种评价指标,将所得结果与BP神经网络和逐步回归模型进行对比。以蒙城县1974—1999年前期降雨量、前期地下水埋深和利辛县前期地下水埋深作为输入层,以当月地下水埋深作为输出层,将蒙城县2000—2010年地下水埋深作为检验样本,计算结果表明:遗传算法优化BP神经网络模型训练阶段和测试阶段RMSE分别为0.22和0.34、MAPE分别为7.6%和9.21%、NSE分别为0.89和0.85,泛化性能良好,有效规避了过拟合现象,且拟合和预测的精度较高。该模型可为地下水研究提供了一种有效浅层地下水埋深的预测方法,具有较好的应用前景。
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关键词
GA-BP神经网络
遗传算法
地下水埋深
预测
蒙城县
人工智能算法
地下
水资源
开发
利用与
保护
地下水环境
保护
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职称材料
题名
水资源保护广告设计研究——评《水资源利用与保护(第四版)》
1
作者
刘雅舒
机构
重庆工程学院数字艺术学院
出处
《人民黄河》
CAS
北大核心
2022年第5期I0008-I0008,共1页
基金
2020年度重庆市高等教育教学改革研究项目“媒体融合背景下网络与新媒体专业人才培养模式的探索与实践”(203538)。
文摘
近年来,我国在经济发展的同时,开始重视生态文明建设,其中尤为重视环境保护事业,也意识到向社会大众普及生态环保知识的重要性,如电视、网络以及平面媒体等随处可见的水资源保护广告便是国家重视生态文明的表现。水资源保护广告的设计目的在于体现水资源的重要性,其内容与主题设计应与我国水资源开发利用现状紧密结合。2020年4月中国建筑工业出版社出版的《水资源利用与保护(第四版)》详细介绍了我国水资源利用与保护发展现状,为水资源保护广告的设计提供了极为可靠的参考。
关键词
水资源利用与保护
水资源
保护
水资源
开发
利用
现状
环境
保护
事业
生态环保
平面媒体
生态文明建设
主题设计
分类号
TV213.4 [水利工程—水文学及水资源]
J524.3 [艺术—艺术设计]
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职称材料
题名
基于遗传算法的BP神经网络模型在地下水埋深预测中的应用——以蒙城县为例
被引量：
9
2
作者
陈笑
王发信
戚王月
周婷
机构
安徽农业大学水利工程系
安徽省水利部淮河水利委员会水利科学研究院
出处
《水利水电技术》
CSCD
北大核心
2018年第4期1-7,共7页
基金
国家自然科学基金项目(51509001)
安徽省自然科学基金项目(1608085QE112)
安徽省高校优秀青年人才支持计划项目(gxyq ZD2017019)
文摘
地下水系统是一个高度复杂系统,针对地下水位与其影响因素之间的非线性映射关系,建立遗传算法优化BP神经网络浅层地下水埋深模型,对地下水埋深进行模拟和预测。使用RMSE、MAPE和NSE三种评价指标,将所得结果与BP神经网络和逐步回归模型进行对比。以蒙城县1974—1999年前期降雨量、前期地下水埋深和利辛县前期地下水埋深作为输入层,以当月地下水埋深作为输出层,将蒙城县2000—2010年地下水埋深作为检验样本,计算结果表明:遗传算法优化BP神经网络模型训练阶段和测试阶段RMSE分别为0.22和0.34、MAPE分别为7.6%和9.21%、NSE分别为0.89和0.85,泛化性能良好,有效规避了过拟合现象,且拟合和预测的精度较高。该模型可为地下水研究提供了一种有效浅层地下水埋深的预测方法,具有较好的应用前景。
关键词
GA-BP神经网络
遗传算法
地下水埋深
预测
蒙城县
人工智能算法
地下
水资源
开发
利用与
保护
地下水环境
保护
Keywords
GA - BP neural network
genetic algorithm
groundwater depth
prediction
Mengcheng County
artificial intelligence algorithm
exploitation
utilization and protection of grourdwater resources
environmental protection of groundwater
分类号
P641 [天文地球—地质矿产勘探]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
水资源保护广告设计研究——评《水资源利用与保护(第四版)》
刘雅舒
《人民黄河》
CAS
北大核心
2022
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于遗传算法的BP神经网络模型在地下水埋深预测中的应用——以蒙城县为例
陈笑
王发信
戚王月
周婷
《水利水电技术》
CSCD
北大核心
2018
9
在线阅读
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职称材料
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