基于随机森林与深度神经网络的水库枯季入库径流中长期预报

准确可靠的枯季中长期入库径流预报对于指导水库枯水期开展水量调度等具有重要意义。本文以公平水库为研究对象,首先利用随机森林模型(RF)对水文气象因子进行筛选,然后基于深度神经网络模型(DNN)构建水库枯季入库径流中长期预报方案。结果表明:DNN模型对公平水库枯季中长期径流的模拟结果较好,率定期Nash系数为0.952,验证期为0.774,模型具有较强的泛化能力;次年3月的模拟精度较其他月份更优,受异常海温指数的影响,验证期次年1月的模拟结果较差;由于RF模型筛选预报因子侧重点的不同,当量级增大时,DNN模型出现了模拟结果较小量级时明显偏小的情况。

基于多模型组合方法的公平水库中长期入库径流预报

准确可靠的水库中长期预报结果对于指导受水区水资源优化配置等具有重要意义。本文首先选取SARIMA模型、SVM模型、XGBoost模型与RF模型分别构建公平水库月入库径流预报方案,以气象因子的物理机制为基础,在成因分析与随机森林重要性排序的基础上筛选关键预报因子并输入至4个单一模型中。然后在对比分析各模型优劣的基础上,以线性与非线性组合2种方式构建组合预报方案。结果表明:RF模型在4个单一模型中的模拟结果表现最优,SARIMA模型的模拟精度随着入库径流量的增加而增加;组合预报模型较任一单一模型的模拟结果均更好,基于神经网络的非线性组合方式能够有效提高验证期的模拟精度,增加模型的泛化能力。

水利水电工程施工中基于边坡开挖支护技术的应用研究

在社会不断发展与进步过程中,水利水电工程的整体施工变得越发复杂,也有越来越多的困难出现,对工程中施工技术的应用进行进一步研究有重要现实意义。边坡开挖支护技术属于工程中涉及的重要技术,和工程质量紧密相关,因此施工过程中应该加强对这一技术的研究,保证工程施工质量和效果。

优化班级管理的几点思考

班级管理是学校管理的一个缩影,一个班级的好坏,学生素质水平的高低,直接影响到班级课堂的优劣。班级由学生和老 师共同组成,每个学生都是班级中的一员,都应积极参与到班级管理中来,只有遵守以人为本的理念,使每一个学生都能各司其职, 我们才能更好地创新课堂,打造出高效课堂。

优化班级管理的几点思考

班级管理是学校管理的一个缩影,一个班级的好坏,学生素质水平的高低,直接影响到班级课堂的优劣。班级由学生 和老师共同组成,每个学生都是班级中的一员,都应积极参与到班级管理中来,只有遵守以人为本的理念,使每一个学生都能各 司其职,我们才能更好地创新课堂,打造出高效课堂。