MATLAB神经网络工具箱在径流模拟中的应用

选择汉江上游回水河流域为研究区域 ,运用美国Mathworks公司发布的MATLAB神经网络工具箱构建BP神经网络 ,采用traingdm函数 (动量梯度下降反向传播算法 )、trainlm函数 (Leverberg -Marquart优化方法 )和train br函数 (Leverberg -Marquart优化方法结合贝叶斯正则化方法 )来训练BP网络 ,进行日流量模拟 ,并比较 3种算法的模拟精度。结果表明 :使用MATLAB神经网络工具箱可以快速、高效地构建BP神经网络 ,并应用于径流模拟中 ;神经网络工具箱提供的大量网络构建函数、快速学习算法和友好的图形界面大大缩短了神经网络的建模时间 ,使网络设计者摆脱繁琐的编程工作 ,将研究重点转移到如何优化网络配置、提高网络学习效率、推广能力和仿真效果上来 ;在回水河流域 ,采用trainbr函数训练的网络模拟径流的精度较traingdm函数和trainlm函数的精度高。

球形微丸造粒工艺和成套设备的研制

研究开发了挤出滚圆法生产球形微丸的成套设备和造粒工艺．该设备是一种生产医药缓释。

长江下游河床演变对防洪的影响探讨

长江下游自然资源丰富 ,工农业生产发达 ,但河床自然演变 ,河岸崩坍 ,汊道变化 ,河床淤积 ,人工围滩开发 ,给长江下游防洪及两岸经济发展带来负面影响。为此 ,对长江下游河床演变规律 ,河床自然演变对防洪的不利影响进行重点分析研究 ,探讨长江下游防洪问题 ,提出应通过因势利导整治河流 ,控制汊道变化 ,稳定岸线 ,疏竣河道 ,规划保护对行洪有利的滩地 ,使河流最大限度地安全行洪 ,实现长江下游长治久安 ,社会、经济的可持续发展。

长江下游仪征水道稳定性分析

仪征水道位于长江下游镇扬河段的起始段 ,上、下游分别与南京河段的龙潭水道及镇扬河段的世业洲汊道连结。近百年来仪征水道的河势呈稳定少变 ,在长江下游 12 3 5km(含主支汊 )的江段中也属少见。通过对大量实测资料分析 ,其稳定少变的基本原因 :①进口段有双向节点的控制 ;②微弯形凹岸有良好的导流岸壁 ;③河相关系基本稳定。这对长江下游干流河床演变分析及河道整治具有重要的借鉴意义。

长江南京河段八卦洲汊道演变规律的分析

概述了八卦洲汊道的历史演变,详细论述了其近期的演变,分析了演变特征和今后的演变趋势。

长江下游砂料开采对河道演变的影响

根据长江下游采砂情况的调研及河道实测资料的分析，对长江下游砂料的来源及形成机理、采砂对河道演变的影响及科学合理开采等问题进行初步的分析研究，从而对如何合理。

应用GPS技术改正ADCP测量误差

ADCP是英文ACOUSTICDOPPLERCURRENTPROFILES的缩写 ,中文译为声学多普勒流速剖面仪 ,目前它已被广泛地应用在我国沿海、内河及湖泊的水文测验中。从ADCP原理着手 ,通过对河床底部泥沙运动造成ADCP观测误差原因的分析 ,探讨如何应用全球定位系统GPS技术对其误差进行改正 ,从而使ADCP的测验精度得到提高。在系统硬件配置上 ,由于ADCP以走航方式测量都有为其导航的GPS ,所以只要通过硬件扩展使ADCP和导航共享GPS定位数据即可 ,有条件使ADCP测流系统配上测深仪效果更好。