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感性 该存储库包含以下论文的PyTorch实现：GANomaly：通过对抗训练进行半监督异常检测 1.目录 2.安装 首先克隆存储库 git clone https://github.com/samet-akcay/ganomaly.git 通过conda创建虚拟环境 conda create -n ganomaly python=3.7 激活虚拟环境。 conda activate ganomaly 安装依赖项。 conda install -c intel mkl_fft pip install --user --requirement requirements.txt 3.实验 要在纸上为MNIST和CIFAR10数据集复制结果，请运行以下命令： # MNIST sh experiments/run_mnist.sh # CIFAR sh experiments/run

考虑基于最小二乘法的河道流量演算参数估计，对马斯京根法进行改进

将马斯京根模型参数K和x与河段物理特征，如比降、断面宽度及河段长度建立关系，推导出了抛物线形，三角形和矩形三种断面河段的参数估算公式。在干江河流域的应用结果表明：30场洪水中，洪峰流量相对误差小于20%的为100%，洪量相对误差小于20%的为90%，峰现时间误差小于2h的为96.67%，确定性系数大于0.7的为96.67%。

首先利用三次样条插值函数拟合河道上游断面入流和下游断面出流过程，然后应用最小二乘原理进行马斯京根流量演算系数的最优估计．这种数学估计方法克服了传统试错法人为因素的不确定性，也提高了单纯使用最小二乘法估计流量演算系数的精度，并且为下游断面出流过程提供了不同时间步长的出流信息．该方法具有确定模型流量演算系数速度快、精度高和求解唯一性等特点，在实际河道流量演算中取得了较好的应用效果．