一、淋雨温度计水量调节仿真模型的建立 1、输入变量： Templ（cold、good、hot）、 flow（soft、good、hard） 2、输出结果有： Cold is Closefast、 closeslow、steady、openslow、openfast、 Hot is Closefast、closeslow、steady、openslow、openfast

人工智能-机器学习-河道水量还原计算技术方法及其应用研究.pdf

人工智能-机器学习-簸箕李灌区田间灌溉需水量计算与研究.pdf

由于灌区水量调度问题的复杂性和不确定性,单纯利用调度模型进行灌区水量调度在实际应用中往往存在一些问题.为了使理论研究尽可能与实际应用相结合,将人工智能中的基于事例推理( CBR) 技术引入到灌区水量调度中,将以往的灌区水量调度事例作为历史事例以一定的结构和方式存储在事例库中,对于新的灌区水量调度问题,从事例库中寻找相似的事例, 并根据其调度方案, 确定新问题的解决方案.实际算例表明,对于灌区水量调度问题,基于事例推理的灌区水量调度能充分的将以往的调度经验结合起来,使得调度结果更合理、可行,具有较强的实用性

孟加拉巴拉普库利亚煤矿位于孟加拉国西北部,为一独立的半断陷冈瓦纳群含煤盆地。该矿主采的Ⅵ煤层为特厚煤层,煤层均厚36m。受矿井水文地质条件等因素影响,目前仅在南翼采区进行开采。根据煤矿Ⅵ煤一分层开采2000-2012年的涌水量实测资料,建立灰色理论模型并进行模型精度检验。在此基础上,利用灰色理论的预测方法,基于Matlab软件编程计算,对2013-2018年的矿井涌水量动态变化进行预测,并将模型预测值与实测资料进行对比。结果表明,所建立的灰色系统模型具有可靠性和适用性,涌水量预测成果可为矿井排水系统的设计提供依据。

智能水分析 用于实际解决方案的LTSM实现-目标是为每种水体（采集者，水泉，河流，湖泊）创建一个数学模型，以基于（噪声）在设定的时间间隔内预测每个唯一水体中的水量） 数据。 资料说明： 这项比赛使用了9个不同的数据集，这些数据集是完全独立的，彼此之间没有链接。 每个数据集可以代表不同种类的水体。 由于每个水体互不相同，因此相关特征也互不相同。 因此，例如，如果我们考虑一个水泉，我们会注意到它的特征不同于湖泊的特征。 这是正确的，并反映了每个水体的行为和特征。 Acea集团处理四种不同类型的水体：水泉（提供了三个数据集），湖泊（提供了一个数据集），河流（提供了一个数据集）和含水层（提供了四个数据集） ）。 让我们看看这9个水体之间的差异。 Waterbody: Auser 类型：含水层 Description（说明）：该水体由两个子系统组成，分别称为NORTH和SOUTH，其中前者部分

ABCD模型是一种应用广泛的水量平衡模型，可用于模拟月径流时间序列，对数据要求较少。

水量平衡 最大泄流能力约束 数学模型 约束条件

matlab代码影响高山水量平衡与径流估算模型（AWARE） 作者：克里斯蒂安·福斯特（KristianFörster），弗洛里安·汉泽（Florian Hanzer） 什么是AWARE？ AWARE是一个简单的确定性水平衡模型，在常规网格上按月时间步长运行。 它是基于McCabe和Markstrom（2007）的工作而建立的，该研究结合了Thornthwaite（1948）的蒸散公式和简单的土壤水平衡模型。 此外，AWARE会造成冰雪融化。 该模型是用纯Python编写的，因此可以轻松地集成到工作流中以进行数据分析。 目前，该模型用于基于气候模型的异常预报来进行季节预报（Försteret al。，2016，2018）。 该模型已获得GPLv3许可（请参阅许可文件）。 前提条件和安装 由于AWARE是纯Python实现，因此可在装有Python安装程序（2.7，3.5）的每台计算机上使用。 为了正常运行，AWARE需要以下其他Python软件包： numpy（科学计算） 熊猫（易于使用的数据结构和数据分析工具） munch（Munch是支持属性样式访问的字典，例如JavaScript

短期需水量预测是城市给水管网安全稳定运行的前提和保证.针对日需水量预测提出一种基于尖峰机制的自组织模糊神经网络(SSOFNN)模型.针对影响变量复杂多变的特点,采用主成分分析对原始数据进行降维处理,获取线性无关的主成分变量作为预测模型输入数据.SSOFNN模型根据尖峰强度和误差指标在训练过程中对隐含层神经元进行增长修剪,结合改进Leveberg-Marquardt算法简化参数更新过程中的计算过程,大大减少了计算量,能够获得紧凑的网络结构,且跟踪精度高,运行时间短,预测效果好.