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梯级水库群联合防洪预报调度规则优化设计方法 ，刁艳芳，武竹青，洪水和降雨预报精度的提高使之广泛应用于水库防洪调度中，并且随着水库建设的增多，库群联合防洪预报调度成为有效提升水库防洪和

梯级水库群联合防洪预报调度方式风险分析 ，刁艳芳，王亚平，随着降雨预报和洪水预报精度的提高，为实现预蓄预泄，提高水库防洪和兴利效益，预报信息越来越广泛的应用于指导水库防洪调度决策

包含全国3000个湖泊水库的名字和位置。可以支持地理信息相关的开发。

用人工鱼群算法求解梯级水库优化调度，只需要修改相应的约束条件就可以进行优化计算了

利用千河千阳水文站1957～1993年的水沙资料，依据冯家山水库的运用模式，建立了冯家山水库淤积数学模型。在数学模型计算得到水位-库容关系的基础上，对不同频率的洪水进行了不同淤积年限库容的调洪计算，得到了2030年各需水部门的供水调度结果。结果表明，每年向宝鸡市供水6 000万m3，向宝鸡第二发电厂供水4 000万m3，供水保证率为97.3％，满足设计标准97％的要求}多年平均供农业灌溉用水14 910万m3，供水保证率为59.5％，超过设计要求的50％；向羊毛湾水库供水3 000万m3，供水保证率为62

怎样修改MATLAB现有代码中数据RNN-VAE 混合预测系统。 使用VAE获取与时间相关的系统的潜在状态。 使用RNN（水库计算机）来发展潜伏力。 VAE可转换为预测。 基于通过MATLAB生成的综合数据 VAE基于现有的python jupyter实现。 通过MATLAB更新RNN。 跑步： 运行Generate.m。 这将获得综合数据。 确保数据放置在root\n='..\n/\n..\n/\ndata\n/\nsynth'下，或修改python笔记本中的路径。 运行VAE.ipynb，第一部分。 这将生成模型参数，包括潜在变量。 将logvarout.csv，muout.csv加载到matlab中，或确保它与RNNClimateVae.m文件位于同一文件夹中 运行RNNClimateVAE.m。 这将对潜在变量生成预测。 每次运行的性能可能会有所不同。 如果性能良好，请在if（false）区域中运行最终代码块以保存预测 运行VAE.ipynb，第二部分。 这将从潜在预测中生成输出预测。 VAE.ipynb还有另外两个部分，需要进一步分析。 第三部分改变一个潜在方向，同时保持其他不变，从而了解

石漫滩水库监测资料管理系统的设计和实现.pdf石漫滩水库监测资料管理系统的设计和实现.pdf石漫滩水库监测资料管理系统的设计和实现.pdf石漫滩水库监测资料管理系统的设计和实现.pdf石漫滩水库监测资料管理系统的设计和实现.pdf

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#include void main() { int k,J,p,m,s,io,t,i,u; k=1; int n[4]={3,4,3,3}; int q[5][4]={{0,0,0,0},{30,31,29,28},{34,34,35,35},{38,37,38,37},{0,40,0,0}}; int nn[4],q1[14],no[14][4],q2[14]; for(t=0;t<14;t++) for(i=0;i<4;i++)no[t][i]=0; while(k<=4){ if(k==1){ nn[k-1]=n[k-1]; J=0; do{ q1[J]=q[J][k-1]; no[J][k-1]=J; J++; }while(J<=n[k-1]);} else{ m=nn[k-2]; nn[k-1]=m+n[k-1]; J=0; while(J<=nn[k-1]){ int y=1000; int i=0; loop: if(J-i>m){i++; if(i>n[k-1]){q2[J]=y;no[J][k-1]=io;} else goto loop;} else if(i>J) {q2[J]=y;no[J][k-1]=io;} else {s=q[i][k-1]+q1[J-i]; if(sn[k-1]){q2[J]=y;no[J][k-1]=io;} else goto loop; } J++;} for(i=0;i=0){p=J; k=4; while(k>=1){no[J][k-1]=no[p][k-1]; p=p-no[p][k-1]; k--;} J--; } printf("J\\NO 1# 2# 3# 4# Q\n"); for(t=0;t<14;t++) printf("%2d %d %d %d %d %d\n",t,no[t][0],no[t][1],no[t][2],no[t][3],q2[t]); }