基于LSTM的水文站流量短期预测建模差异性研究

当前水文预测模型研究缺乏对不同流域神经网络建模参数差异性选择的分析,模型的适应性较低,不利于模型推广运用。为此,选取黄河流域3个子流域为研究对象,基于离散小波算法和长短期记忆人工神经网络(LSTM)模型对不同特征子流域的水文站进行参数差异性建模研究,以提高水文预测模型的适应性。结果表明:历史流量周期性好、受人类活动影响小的水文站,可以基于水文站历史流量建立预测模型;对于受上游流量影响较大的干流水文站,预测模型仅依据水文站历史流量的预测性较低,若结合上游水文站流量,模型预测精度会有所提高,且考虑的上游水文站距预测水文站越远,模型可预测更长时间的流量;对于河道流量小、受地下水和降雨影响较大的流域,预测模型仅依据水文站历史流量的预测性较低,结合降水量可提高预测精度。

基于多条件约束的变电站自动化选址方法研究

基于规划大数据,对变电站选址影响因素进行指标体系建立,在一定的区域内利用GIS空间分析与选址知识进行区域判断,进一步利用多边形内接矩形匹配算法寻找满足面积要求的候选区。分析得到结果后,还可利用空间多尺度评价模型对选区进行指标统计分析,将涉及的地形起伏、用地约束、交通因素、河流因素、地质因素等指标进行智能综合判断,对候选站址进行综合评价,辅助解决选站难题。方法成功应用于陕西智能电网建设技术支持平台,并在宝鸡市内的选站工作得到了实践验证。

鄂北地区水资源配置工程三维可视化系统开发

本文主要介绍鄂北地区水资源配置工程三维可视化系统的开发。研究了AutoCAD Civil 3D、ArcGIS Desktop等软件对DEM和DOM的处理,AutoCAD Civil 3D与3DS MAX在建模中的协作,Skyline系列软件的相互协作及对它的二次开发,且系统经过对特定的动态事件进行数学建模,最终获得了较实用的三维可视化系统。