BP神经网络的改进及其应用

在分析BP神经网络建模步骤的基础上,针对BP神经网络某些不足,提出了几点改进措施。首先对原始数据进行了非线性规格化;其次,提出了记忆式初始权值和阀值;最后以确定性系数最大为依据进行参数优选,并将改进后的BP神经网络应用于需水量预测。结果表明,改进后的BP神经网络不仅提高了BP神经网络预测的精度,而且加快了BP网络运行时的收敛速度。

基于BP神经网络的区域地下水位动态预测

地下水系统是一个高度复杂系统,地下水位与其影响因素之间存在非线性映射关系,人工神经网络则是处理非线性问题的有效方法。把影响区域地下水位动态的5个主要因素作为网络输入向量,地下水位本身作为网络输出向量,采用快速BP算法构造地下水位动态预测的BP神经网络模型,最后将该模型应用于河套灌区义长灌域地下水位动态预测。结果表明,BP神经网络用于区域地下水位动态预测时有较高的精度。

HDPE土工膜在大型调蓄水池中的应用

结合蒙古国境内某金铜矿大型调蓄水池工程,介绍了HDPE土工膜在大型调蓄水池中作为防渗衬垫和浮动盖板的设计方案,对防渗和防蒸发需要考虑的因素进行了说明,同时给出了土工膜有关计算的方法,以期能为蓄水池设计提供一套新颖的设计理念。

水利工程经济评价分析

建设项目经济评价一般均要作国民经济评价和财务评价,并以国民经济评价为主。水利为除害兴利事业,是国民经济的基础设施和社会安全保障措施,与一般工业建设项目比较,社会效益较大,针对有的部门的财务收入少甚至基本上没有财务收入(如防洪、治涝等)的特点,更应突出国民经济评价在经济评价中的核心作用,以国民经济评价的结论考虑项目或方案的取舍。1 国民经济评价水利工程的国民经济评价是从国民经济整体的角度分析计算项目需要国家付出的代价和对国家的贡献,以考察投资行为的经济合理性,为项目决策提供科学的评价依据。1.1 效益及费用的计算水利工程国民经济评价要遵循效益与费用计算口径对应的原则。据此,水利工程的投资费用和效益的分析如下:1.1.1