基于优化算法的CNN-BiLSTM-attention的月径流量预测

为有效提取径流时间序列的信息特征,提高径流预测模型的高维非线性拟合能力和预测性能的稳定性,将卷积神经网络(CNN)、双向长短期记忆网络(BiLSTM)和注意力机制(attention)相结合,构建了CNN-BiLSTM-attention的径流组合模型。以长江流域中游汉口站径流量数据进行模拟验证,对比分析BiLSTM,CNN,BiLSTM-attention,CNN-BiLSTM和CNN-BiLSTM-attention 5种径流预测模型模拟月径流的误差特征,利用FA-SSA,GWO和BAO 3种优化算法分别对CNN-BiLSTM-attention组合模型的卷积核个数、BiLSTM隐藏层神经元个数、全连接隐藏层神经元个数、dropout层、批量大小和学习速率6个超参数优化,探究3种优化算法对CNN-BiLSTM-attention月径流预测性能的影响。结果表明:BiLSTM-attention预测误差最大,BiLSTM次之,CNN-BiLSTM-attention组合模型整体预测精度最高;CNN-BiLSTM-attention径流组合模型能有效捕获关键信息和掌握径流时序变化规律,预测径流值与实际值能够较好吻合;FA-SSA优化算法优于GWO和BAO,更能优化CNN-BILSTM-attention的超参数值,并进一步提高该模型的预测精度。

基于水足迹理论的长江经济带水资源利用评价

基于水足迹理论,选取2000—2020年长江经济带11省市的相关数据,通过经济脱钩、空间自相关分析、水资源匮乏指数等指标,对长江经济带的水资源利用及空间关联特征进行分析,结果表明:①2000—2020年长江经济带的总水足迹不断攀升,但内部水足迹构成差异巨大;从相关指标分析来看,人均水足迹以每年1.07%的增长速率缓慢增长,水资源匮乏指数呈波动变化,整体<1,水资源利用效率在不断提高;②长江经济带经济发展与水足迹之间以弱脱钩状态为主,其中上海市与浙江省以强脱钩状态为主,其他省市均以弱脱钩状态为主;③研究期内省域尺度上长江经济带水足迹存在负空间自相关的关系,但在2015年后,Moran’s I指数呈波动下降的趋势,空间差异性逐渐减弱。这是由于长江经济带各省市在近年来注重区域间的共同发展,不断优化区域产业结构与生产模式,进行优势产业互补,同时不断加强区域间水资源协同管理的原因导致。研究结果可为长江经济带水资源的科学管理、优化配置以及产业调整等的实施提供参考。

湖北省水资源利用和经济发展的关系研究

基于水足迹理论视角分析了湖北省水足迹的结构特征和水资源利用的水平。分析表明:(1)湖北省的水足迹和农业水足迹整体呈现波动上升的趋势,工业水足迹呈现波动下降的趋势,其中农业水足迹占湖北省水足迹的87.8%,说明湖北省的水足迹结构差异明显;(2)湖北省水资源利用与经济增长的趋势呈现弱脱钩趋势,湖北省的经济向好方向发展,产业结构较为合理,而技术效应和经济规模方面造成主要的水资源浪费;(3)湖北省各地水足迹强度整体呈现明显下降趋势,水资源利用效率逐渐提高,但部分区域水足迹强度相对较高,水资源利用效率仍可提升;(4)湖北省水足迹强度存在着显著的空间自相关关系,主要呈现低-低和高-低的空间聚类方式,并且具有明显向周边扩散的趋势。

甘肃省灰水足迹变化特征及驱动因素

利用STIRPAT模型分析了灰水足迹的驱动因素,研究了甘肃省2011—2020年的灰水足迹变化。结果表明:在这10 a间灰水足迹整体下降,下降了378.53×108m3;最大降幅为81%。其中生活灰水足迹、农业灰水足迹、工业灰水足迹占比为43%、38%、19%。种植业灰水足迹大于畜牧业灰水足迹。灰水足迹强度整体出现下降趋势,说明水资源利用率逐年提高。从水污染程度和剩余灰水足迹来看,2011—2016年甘肃省水污染水平均大于1,水资源污染比较严重。剩余灰水足迹从2017—2020年呈现为负值,说明水质呈现上升的趋势,水环境问题得到改善,水资源持续性增加。从甘肃省灰水足迹的驱动因素来看,城镇化水平、人均GDP、第一、二、三产业产值、灰水足迹强度、社会消费品零售总额均会促进灰水足迹的增加,影响系数分别为0.142、0.126、0.052、0.382、0.132、0.916、0.1。根据影响系数的大小,可以去制定相关的政策,减少甘肃省的灰水足迹,从而减轻水环境压力。

简述3D-Mine矿业工程软件在采掘现场技术管理方面的应用

该文主要结合3D-Mine矿业工程软件,围绕采掘现场技术管理方法 的改进,从矿山地质和采矿技术两方面论述软件应用使采掘现场技术管理水平得到提升,使现场技术管理过程中各关键点都有坚实的理论支撑和较强的可操作性,从而为今后的现场技术管理工作打开以科学技术为依据,用事实说话的"科技之门"。