基于多组群教学优化的随机森林预测模型及应用

为有效提高水文预测预报精度,提出了一种基于多组群教学优化(MGTLO)的随机森林(RF)预测方法,利用MGTLO算法对RF两个关键参数进行优化,构建MGTLO-RF预测模型,并与基于MGTLO算法优化的支持向量机(SVM)、BP神经网络两种常规预测模型作对比分析。以云南省龙潭站月径流和年径流预测为例进行实例研究,利用前44 a和后10 a资料对MGTLO-RF等3种模型进行训练和预测。结果表明:所提出的MGTLO-RF模型具有更好的预测精度和泛化能力,可作为水文预测预报和相关预测研究的一种有效工具。

免疫粒子群算法与支持向量机在枯水期月径流预测中的应用

针对支持向量机(SVM)最佳算法参数难以确定以及基本粒子群算法(PSO)易陷入局部极值等不足,提出免疫粒子群算法(IAPSO),利用IAPSO算法搜寻SVM学习参数,构建IAPSO-SVM预测模型,并与PSO-SVM、GA-SVM模型作为对比,以云南省某水文站枯水期月径流预测为例进行实例研究,利用实例前43年和后10年资料对模型进行训练和预测。结果表明:IAPSO-SVM模型对实例后10年枯水期1-3月月均径流预测的平均相对误差绝对值分别为3.32%、6.52%和6.55%,精度优于PSO-SVM和GA-SVM模型,表明IAPSO-SVM模型具有较高的预测精度和泛化能力。IAPSO算法利用浓度选择机制及免疫接种原理,改进了基本粒子群优化算法的全局寻优能力和收敛速度,具有较强的全局寻优能力。利用IAPSO算法优化得到的SVM学习参数可有效提高SVM模型的预测精度和泛化能力。

基于K均值聚类分析的流域洪水实时分类修正

针对传统的流域实时洪水预报通过率定一组水文模型参数来寻求一个流域径流形成的一般性或平均化规律的方法在特殊情况下误差较大,以及在实时洪水预报误差修正中历史信息未得到充分利用的问题,利用洪水的相似性扩大实时修正信息量,结合K均值聚类分析方法,提出了洪水实时分类误差修正方法。并在沿渡河流域用30场洪水进行分类参数率定,采用分类修正的方法对4场洪水进行实时修正,分析结果表明:实时分类修正方法能大幅提高预报精度尤其是洪峰流量的预报精度。

优质护理临床管理中护士分层分组管理的应用探析

随机选取2012年1月～2013年1月在我院就职的86例护士，均给予优质护理临床管理，按照数字随机表分为观察组和对照组各43例。观察组实施分层分组管理，对照组实施传统管理，分析其应用效果。观察组专业理论、技术操作、护理质量及医患满意评分均高于对照组（P<0.05）。在优质护理临床管理中采用护士分层分组管理，可明显提高护理质量，确保优质护理的顺利实施。

Hec-Ras软件在桥梁防洪评价中的应用

以大理至瑞丽铁路顺濞河大桥壅水计算为例,介绍Hec-Ras软件计算桥梁壅水的基本方法、主要步骤及注意事项,Hec-Ras软件界面简洁,操作方便,计算效率较高,值得推广应用,其计算结果与《铁路工程水文勘测设计规范》计算结果相比,雍水高度相差不大,雍水长度相差略大,故仍需进一步探索研究。

利用NAM模型对松华坝水库入库径流的模拟研究

通过对松华坝水库入库径流的模拟介绍NAM模型使用的基本步骤,对不同参数模拟结果进行对比。发现Umax、Lmax、CQOF对径流总量影响明显,CK1、CK2对峰值的影响明显。建议先确定U max和CQOF中的某一个然后调整另外一个,参数调整时可首先对这个几个参数进行校准。

大理至瑞丽铁路瑞丽江特大桥过洪能力影响分析

概括介绍大理至瑞丽铁路跨越瑞丽江特大桥基本情况,由桥梁建设对河道过洪能力的计算分析可知。桥梁与河道正交,桥墩轴线与水流方向的交角为0,壅水影响范围不大,壅水曲线不长,桥梁对河道过洪能力影响较小。