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The Application of a Grey Markov Model to Forecasting Annual Maximum Water Levels at Hydrological Stations 被引量:12
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作者 DONG Sheng CHI Kun +1 位作者 ZHANG Qiyi ZHANG Xiangdong 《Journal of Ocean University of China》 SCIE CAS 2012年第1期13-17,共5页
Compared with traditional real-time forecasting,this paper proposes a Grey Markov Model(GMM) to forecast the maximum water levels at hydrological stations in the estuary area.The GMM combines the Grey System and Marko... Compared with traditional real-time forecasting,this paper proposes a Grey Markov Model(GMM) to forecast the maximum water levels at hydrological stations in the estuary area.The GMM combines the Grey System and Markov theory into a higher precision model.The GMM takes advantage of the Grey System to predict the trend values and uses the Markov theory to forecast fluctuation values,and thus gives forecast results involving two aspects of information.The procedure for forecasting annul maximum water levels with the GMM contains five main steps:1) establish the GM(1,1) model based on the data series;2) estimate the trend values;3) establish a Markov Model based on relative error series;4) modify the relative errors caused in step 2,and then obtain the relative errors of the second order estimation;5) compare the results with measured data and estimate the accuracy.The historical water level records(from 1960 to 1992) at Yuqiao Hydrological Station in the estuary area of the Haihe River near Tianjin,China are utilized to calibrate and verify the proposed model according to the above steps.Every 25 years' data are regarded as a hydro-sequence.Eight groups of simulated results show reasonable agreement between the predicted values and the measured data.The GMM is also applied to the 10 other hydrological stations in the same estuary.The forecast results for all of the hydrological stations are good or acceptable.The feasibility and effectiveness of this new forecasting model have been proved in this paper. 展开更多
关键词 Grey Markov Model forecasting estuary disaster prevention maximum water level
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SARIMA-GRU组合模型的水位预测
2
作者 曹寒问 陈九江 李小玲 《南昌工程学院学报》 CAS 2024年第3期8-12,共5页
相较于传统的单一模型,组合模型在一定条件下具有更优的预测精度。为验证组合模型是否有利于提高模型的预测精度,本文以长江中游支流澧水石龟山水电站的水位数据为基础,建立SARIMA模型和GRU神经网络模型,并将这两种模型基于方差倒数法和... 相较于传统的单一模型,组合模型在一定条件下具有更优的预测精度。为验证组合模型是否有利于提高模型的预测精度,本文以长江中游支流澧水石龟山水电站的水位数据为基础,建立SARIMA模型和GRU神经网络模型,并将这两种模型基于方差倒数法和IOWA算子进行组合,最后比较单一模型和组合模型在该水位数据集上的预测精度差异。结果表明,适当的组合方式有利于提高模型预测精度,基于IOWA算子的组合模型具优良的预测性能。 展开更多
关键词 SARIMA GRU神经网络 水位预测 组合模型
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基于自适应时序表征和多级注意力的超短期风电功率预测 被引量:4
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作者 张越 臧海祥 +3 位作者 程礼临 刘璟璇 卫志农 孙国强 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期117-125,共9页
针对风电功率数据包含的多尺度时间信息难以描述、现有方法未充分考虑气象因素对于风电功率动态耦合的影响而导致的预测性能下降等问题,提出了一种基于自适应时序表征和多级注意力的超短期风电功率预测方法。采用时序嵌入层对风电功率... 针对风电功率数据包含的多尺度时间信息难以描述、现有方法未充分考虑气象因素对于风电功率动态耦合的影响而导致的预测性能下降等问题,提出了一种基于自适应时序表征和多级注意力的超短期风电功率预测方法。采用时序嵌入层对风电功率序列进行表征以获取其周期、非周期模式,并引入自注意力捕捉高维风电功率序列的自相关性;利用交叉注意力重构风电功率与气象因素,形成包含两者耦合关系的多维特征序列;利用一维卷积神经网络沿时间、特征方向分别挖掘多维特征序列的时间相关性和空间相关性,进而利用长短期记忆网络提取相应的时序特征,并将所得时序特征经全局注意力去噪和门控机制融合后输入全连接层,分别进行点预测和区间预测。实验结果表明,所提方法能够获得准确的点预测值和可靠的预测区间。 展开更多
关键词 风电功率 超短期预测 多级注意力 深度学习 时空相关性 点预测 区间预测
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基于BP神经网络和三次样条插值法的感潮河段水位预报
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作者 季俊杰 徐瑶瑶 +2 位作者 闻昕 纪凯文 马晶洁 《江苏水利》 2024年第7期33-37,46,共6页
针对常熟水利枢纽外江侧为感潮河段,提出一种基于BP神经网络和三次样条插值结合的感潮河段水位预报方法。结果表明,潮位预报预见期为1 d与2 d时,模型绝对误差分别为0.06 m与0.18 m,合格率分别为87.5%与70.9%,满足《水文情报预报规范》... 针对常熟水利枢纽外江侧为感潮河段,提出一种基于BP神经网络和三次样条插值结合的感潮河段水位预报方法。结果表明,潮位预报预见期为1 d与2 d时,模型绝对误差分别为0.06 m与0.18 m,合格率分别为87.5%与70.9%,满足《水文情报预报规范》所规定的发布正式预报要求;预见期为3 d时,模型绝对误差与合格率分别为0.28 m与61.4%,满足参考性预报要求。水位预报预见期为1 d时,模型绝对误差为0.07 m,适用于枢纽的精细化调度;预见期为2 d与3 d时,模型绝对误差分别为0.13 m和0.18 m,可为枢纽运行提供精准的外江侧水位预报。 展开更多
关键词 感潮河段 水位预报 水利枢纽
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基于高阶马尔可夫链的纯电重卡集群负荷预测
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作者 刘航 申皓 +2 位作者 杨勇 纪陵 余洋 《中国电力》 CSCD 北大核心 2024年第5期61-69,共9页
相比于普通电动汽车,纯电重卡具有更高的充电功率、更大的电池容量和更可观的调度潜力,同时受货物重量、物流特性及行驶路径等诸多因素影响,其充电负荷呈现更大的随机性,建立准确的纯电重卡集群负荷预测模型有利于掌握其充电规律,降低... 相比于普通电动汽车,纯电重卡具有更高的充电功率、更大的电池容量和更可观的调度潜力,同时受货物重量、物流特性及行驶路径等诸多因素影响,其充电负荷呈现更大的随机性,建立准确的纯电重卡集群负荷预测模型有利于掌握其充电规律,降低对电网的冲击。为此,提出了考虑物流特性基于高阶马尔科夫链的纯电重卡集群负荷预测方法。首先,在考虑软时间窗约束实现纯电重卡路径规划的基础上,通过分析纯电重卡行驶特性预测其开始充电时间,以获取各时刻纯电重卡充电数量;其次,对纯电重卡的荷电状态区间进行模糊双层离散化分区处理,将每个大区间进一步细分为n个小区间,提高预测精度;然后,在求取纯电重卡荷电状态多步转移概率基础上,采用高阶马尔可夫链建立集群负荷预测模型,实现更为精确的负荷预测;最后,采用某物流园区实际纯电重卡数据进行仿真验证,结果表明,所构建的负荷预测模型较准确地预测了纯电重卡集群功率,同时减小了普通马尔科夫链方法的预测误差。 展开更多
关键词 纯电重卡 高阶马尔可夫链 负荷预测 双层离散化 物流订单约束
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基于GA-BP神经网络模型城市河道水位预报研究
6
作者 蒋双林 王超 +1 位作者 陈阳 廖卫红 《中国农村水利水电》 北大核心 2024年第1期109-116,共8页
城市内河水位预报对城市内涝风险管理具有重要意义。传统数值模拟模型计算效率较低,且无法实时计算。针对以上问题,提出一种基于Gaussian函数改进BP神经网络的河道水位预报模型,解决了BP神经网络模型预报精度低、在误差平坦区收敛速度... 城市内河水位预报对城市内涝风险管理具有重要意义。传统数值模拟模型计算效率较低,且无法实时计算。针对以上问题,提出一种基于Gaussian函数改进BP神经网络的河道水位预报模型,解决了BP神经网络模型预报精度低、在误差平坦区收敛速度慢的问题。该方法利用Gaussian函数改进BP神经网络梯度下降算法,针对模型不同权重与阈值设定不同学习率,对各参数进行针对性优化,能够有效加速BP神经网络模型训练效率;针对模型在误差平坦区收敛速度慢的问题,通过Gaussian函数增大梯度下降算法在误差平坦区的学习率,控制梯度下降算法在误差较大时的学习率,能够有效加速BP神经网络模型在误差平坦区的收敛速度。以福州市晋安区6个河道水位测站为研究对象,构建GABP神经网络河道水位预报模型进行城市内河水位预报,并探讨不同降雨输入形式对河道水位预报精度的影响。结果表明:GA-BP神经网络能够有效提升BP神经网络在误差平坦区的收敛速度与模型预报精度,试验集预报纳什效率系数(NSE)均在0.8以上,能够将预报峰值水位相对误差控制在5%以内,其中降雨以小时降雨量形式输入能够将预报NSE提升至0.9以上。研究表明采用Gaussian函数改进BP神经网络模型能够有效提升模型预报精度,对提升城市河道水位预报具有重要意义。 展开更多
关键词 Gaussian函数 BP神经网络 小时降雨量 水位预报
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多极小波包变换与改进浣熊算法优化的混合核极限学习机径流预测 被引量:1
7
作者 刀海娅 程刚 崔东文 《中国农村水利水电》 北大核心 2024年第6期1-9,20,共10页
为提高日径流多步预测精度,减少模型计算规模,同时提升浣熊优化(COA)算法和混合核极限学习机(HKELM)性能,提出多极小波包变换(MWPT)-改进COA算法(ICOA)-HKELM日径流时间序列预测模型。首先,利用MWPT将日径流时序数据分解为1个低频分量和... 为提高日径流多步预测精度,减少模型计算规模,同时提升浣熊优化(COA)算法和混合核极限学习机(HKELM)性能,提出多极小波包变换(MWPT)-改进COA算法(ICOA)-HKELM日径流时间序列预测模型。首先,利用MWPT将日径流时序数据分解为1个低频分量和2个高频分量,并构建局部高斯径向基核函数和全局多项式核函数相混合的HKELM;其次,简要介绍COA算法原理,基于Circle映射等策略对COA进行改进,提出ICOA算法,通过8个典型函数对ICOA算法进行仿真验证,并与基本COA算法、鲸鱼优化算法(WOA)、灰狼优化算法(GWO)作对比,旨在验证ICOA算法的优化性能;最后,利用ICOA优化HKELM超参数(正则化参数、核参数、权重系数),建立MWPT-ICOA-HKELM模型,并构建MWPT-COA-HKELM、MWPT-WOA-HKELM、MWPT-GWO-HKELM、小波包变换(WPT)-ICOA-HKELM、小波变换(WT)-ICOA-HKELM、MWPT-ICOA-BP模型作对比分析,通过云南省景东、把边水文站2016-2020年日径流时间序列多步预测实例对各模型进行验证。结果表明:(1)ICOA具有较好的改进效果,仿真精度优于COA、WOA、GWO算法。(2)MWPT-ICOA-HKELM模型预测效果优于其他对比模型,其对实例单步预测效果“最好”,超前3步和超前5步“较好”,超前7步“较差”,预测精度随预测步长的增加而降低。(3)利用ICOA优化HKELM超参数,可显著提高HKELM预测性能,超参数优化效果优于COA、WOA、GWO算法。 展开更多
关键词 日径流预测 多极小波包变换 改进浣熊优化算法 混合核极限学习机 超参数优化
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基于CNN-LSTM-Attention和自回归的混合水位预测模型
8
作者 吕海峰 涂井先 +1 位作者 林泓全 冀肖榆 《水利水电技术(中英文)》 北大核心 2024年第6期16-31,共16页
【目的】水位预测对交通运输、农业以及防洪措施具有重要影响。精确的水位值可用于提升水道运输的安全及效率、降低洪水风险,同时也是保障区域可持续发展的必要条件。【方法】提出一种CRANet的混合水位预测模型,以卷积神经网络(CNN)、... 【目的】水位预测对交通运输、农业以及防洪措施具有重要影响。精确的水位值可用于提升水道运输的安全及效率、降低洪水风险,同时也是保障区域可持续发展的必要条件。【方法】提出一种CRANet的混合水位预测模型,以卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)、注意力机制以及自回归(AR)组件为基础,旨在应对时间序列数据中存在的线性与非线性问题,缓解自回归及ARIMA模型的缺陷。其应用不仅在于为航运调度提供决策支撑,加强导航安全效率,同样能提升防洪减灾的能力。其中,CNN和LSTM组件有效地针对数据集内的局部和全局关系进行捕捉,AR组件则能充分考虑数据的时间序列特性。同时,通过注意力机制,模型能够优先考虑相关特性,提高预测效果。【结果】研究成果所提出的模型已成功应用于中国西江梧州站的水位预测,在测试集上预测未来3 h级别水位的MAE、RMSE和R^(2)分别为0.086、0.114 5和0.950 8。【结论】结果表明所提出的CRANet模型在水位预测方面的高可用性、准确度与稳健性,相较于AR、SVR、CNN、LSTM等模型具有更优的MAE、RMSE和R^(2)。 展开更多
关键词 时间序列 水位预测 CNN LSTM ATTENTION 影响因素 洪水 西江
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基于pix2pixHD图像修复的光伏电站秒级功率预测方法
9
作者 孟祥剑 石欣羽 +2 位作者 张承慧 张玉敏 杨明 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期3894-3903,共10页
云团遮挡导致地面辐照度发生瞬变是光伏电站出力剧烈波动的根本原因,为提高在云团遮挡情况下光伏功率预测的精度,提出一种基于pix2pix HD图像修复的光伏电站秒级功率预测方法。首先,依据光伏电站光伏组件的参数、内部光伏阵列的排列结... 云团遮挡导致地面辐照度发生瞬变是光伏电站出力剧烈波动的根本原因,为提高在云团遮挡情况下光伏功率预测的精度,提出一种基于pix2pix HD图像修复的光伏电站秒级功率预测方法。首先,依据光伏电站光伏组件的参数、内部光伏阵列的排列结构和布局,推导光伏电站精细化模型;其次,深入挖掘逆变器集群输出的光伏功率数据特征,剖析光伏功率与辐照度的映射关系,构建能够描述云团形状、厚度和运动方向的虚拟云图用以表征云团遮挡(功率缺失)情况;随后,提出生成对抗网络的pix2pixHD图像修复算法对缺损的虚拟云图进行修复,融合最近5s的修复云图,提高对云团性质的精确表达;最后,依据光伏功率、辐照度、虚拟云图像素值三者之间的线性关系,实现高精度的光伏电站秒级功率预测;以山东某地市的实际光伏电站为例,仿真结果表明所提pix2pixHD图像修复的预测模型能够有效提高秒级光伏功率预测精度。 展开更多
关键词 秒级光伏功率预测 虚拟云图 pix2pix HD 图像修复 云团遮挡 深度学习
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河套灌区向日葵菌核病发生等级预报
10
作者 刘伟 王慧敏 +3 位作者 孔德胤 苏元红 包佳婧 孔鸣川 《中国农学通报》 2024年第8期140-147,共8页
根据2000—2021年河套地区向日葵菌核病中心菌株的出现期、始盛期和发生程度和同期的气象资料,分析了向日葵菌核病发生周期和程度与气象条件的相关性,并建立了相应的预测方程。结果表明,温度和湿度是影响菌核病发生的关键因素。降水量... 根据2000—2021年河套地区向日葵菌核病中心菌株的出现期、始盛期和发生程度和同期的气象资料,分析了向日葵菌核病发生周期和程度与气象条件的相关性,并建立了相应的预测方程。结果表明,温度和湿度是影响菌核病发生的关键因素。降水量、平均风速和日照时数对菌核病的发生时间和程度也有重要影响。通过逐步回归建立3个预测模型,均通过0.01水平的显著性检验。历史数据拟合效果较好,2021年的测试结果较好,2022年投入实际业务运行。 展开更多
关键词 向日葵菌核病 气象条件 预测方法 气象等级 发病率
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中国锂资源安全综合评价及预测预警研究
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作者 周之逸 樊锦绮 +3 位作者 成金华 朱永光 徐德义 毛羽 《华中师范大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期571-588,共18页
当前,全球公共卫生事件、地缘冲突和大国博弈加剧冲击全球产业链供应链,新能源关键矿产面临较大供应风险.该文提出了包含需求预测、初级资源供给预测和回收资源供给预测在内的新的矿产资源保障程度预测模型.模型从情景分析出发,将微观... 当前,全球公共卫生事件、地缘冲突和大国博弈加剧冲击全球产业链供应链,新能源关键矿产面临较大供应风险.该文提出了包含需求预测、初级资源供给预测和回收资源供给预测在内的新的矿产资源保障程度预测模型.模型从情景分析出发,将微观矿山数据和宏观经济数据结合,综合运用计量模型、机器学习、因子模拟等方法,考虑了储量、成本、贸易等影响要素,对我国锂资源保障程度进行多情景下的综合预测分析.研究结果显示,我国锂资源存在长期资源储备不足的风险,加大勘察投入可以有效增加未来可供储量,提升资源保障程度;未来中国初级锂的保障程度逐渐上升,将在2030年满足国内一半需求;当前锂资源回收率较低,提高回收率能够有效提升次级锂的供应,当回收率提升至40%以上,能基本实现锂资源的对内保障.政策建议:加大勘探投入,实施新一轮找矿行动;提升矿业生产效率,保障初级资源生产;政府鼓励企业加强锂资源回收,提高资源回收率;加快技术革新,提升资源利用率,降低回收成本. 展开更多
关键词 矿产资源 保障程度 锂资源 储量预测 产量预测
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基于组合模型的居民消费水平预测
12
作者 宋清雪 唐耀宗 孟俊 《北方经贸》 2024年第2期51-54,共4页
投资、出口、消费是发展经济的“三驾马车”。其中,消费是社会再生产过程中的重要环节,也是最终环节。因此,利用1992年至2021年我国居民消费水平,构建基于模型和二次曲线模型的组合模型,对我国居民消费水平进行预测。结果显示:组合模型... 投资、出口、消费是发展经济的“三驾马车”。其中,消费是社会再生产过程中的重要环节,也是最终环节。因此,利用1992年至2021年我国居民消费水平,构建基于模型和二次曲线模型的组合模型,对我国居民消费水平进行预测。结果显示:组合模型的MAPE为2.88%;2022年至2030年我国居民消费水平近似呈直线式增长。 展开更多
关键词 ARIMA模型 二次曲线模型 组合模型 居民消费水平
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山西省汾河水库防洪调度优化模型在天气预报洪水中的应用
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作者 周全保 王旭东 +1 位作者 高晓丽 曹玉涛 《中国防汛抗旱》 2024年第6期48-52,共5页
针对气象预报的汾河水库入库洪水过程,对汾河水库开展防洪调度优化设计,有利于延长汾河水库防洪预案实施时间,有效减轻防洪压力。采用汾河水库防洪调度优化模型,将蓝色、黄色、橙色、红色预警级暴雨导致的汾河水库入库洪水过程进行了防... 针对气象预报的汾河水库入库洪水过程,对汾河水库开展防洪调度优化设计,有利于延长汾河水库防洪预案实施时间,有效减轻防洪压力。采用汾河水库防洪调度优化模型,将蓝色、黄色、橙色、红色预警级暴雨导致的汾河水库入库洪水过程进行了防洪调度优化,与原调度结果相比较,调度优化方案分别将区域蓝色、黄色、橙色和红色预警级暴雨导致的汾河水库入库洪水的下泄流量峰值分别削减了170.0 m~3/s、50.0 m~3/s、50.0 m~3/s和155.8 m~3/s,当遭遇红色预警暴雨导致的入库洪水时,汾河水库大坝安全风险由原调度方案的一级风险降低至二级。汾河水库防洪调度优化方案可有效减缓天气预报洪水情形下水库及下游的防洪压力。 展开更多
关键词 汾河水库 天气预报洪水 洪水过程 调度优化 风险等级 山西省
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基于图神经网络的水富—宜宾航道多站点水位预报模型
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作者 陈柯兵 高玉磊 +2 位作者 王辉 单敏尔 李有为 《水运工程》 2024年第2期124-130,共7页
受到岷江、横江影响,向家坝下游水富—宜宾段水位变化特性复杂,干支流间水位、流量数据属于多维时空数据。研究选取spectral temporal graph neural network(StemGNN)时空图神经网络用于向家坝下游多站点水位预报,结果表明:该方法适用... 受到岷江、横江影响,向家坝下游水富—宜宾段水位变化特性复杂,干支流间水位、流量数据属于多维时空数据。研究选取spectral temporal graph neural network(StemGNN)时空图神经网络用于向家坝下游多站点水位预报,结果表明:该方法适用于研究区域的多站点水位预报,未来1、8 h模型预报性能较优,在向家坝站、宜宾站、李庄站3处的最大预报误差约为0.5 m。StemGNN特点是能够从输入数据中自动提取河网结构信息,体现研究区域的汇流特性。横江流量对于研究区域水位流量影响较小;向家坝水库水位、横江水位、高场水位代表研究区域前期的水位情况,高场流量作为较大的流量输入,对于研究区域水位流量影响较大。研究成果可为近坝段、支流入汇等水位变化特性复杂河段的多站点水位预报提供新思路。 展开更多
关键词 水位预报 向家坝水库 水富—宜宾航道 图神经网络 StemGNN
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基于机器学习的长江航道水位集合概率预报模型
15
作者 李雪 蔡孝燕 +1 位作者 林妙丽 范雯霆 《水运工程》 2024年第10期158-163,共6页
针对目前水位预测模型预报不确定性以及水位预测精度不高等问题,通过综合多个模型预报结果,提出一种融合机器学习与贝叶斯模型平均法(BMA)的航道水位集合概率预报框架。以长江航道上荆江河段为研究区域,采用随机森林(RF)、支持向量机(S... 针对目前水位预测模型预报不确定性以及水位预测精度不高等问题,通过综合多个模型预报结果,提出一种融合机器学习与贝叶斯模型平均法(BMA)的航道水位集合概率预报框架。以长江航道上荆江河段为研究区域,采用随机森林(RF)、支持向量机(SVM)以及人工神经网络(ANN)进行了沙市站和新厂站的水位预测,结果表明水位预测精度表现为RF>SVM>ANN,3种模型预测精度整体均处于较优状态。基于3种机器学习模型预测结果,采用贝叶斯模型平均法进行了水位集合概率预报,BMA模型在沙市站和新厂站的水位预测结果相较于RF得到进一步提升,并准确获取了未来水位在90%概率下可能的出现范围。研究方法有效提升了航道水位预测精度并实现了概率预报,能够为船舶通航安全提供技术支撑。 展开更多
关键词 长江航道 水位预测 机器学习 贝叶斯模型平均法 概率预报
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阳宇会水位站洪水预报方法研究和应用
16
作者 温会 《山西水利科技》 2024年第3期51-55,共5页
吕梁市地形复杂,暴雨多发,容易形成滑坡、泥石流、山洪等自然灾害,造成经济损失和人员伤亡,因此对上述自然灾害的预防、预控、预警、预报十分重要。分析研究适用于本地区中小河流的洪水预报,立足流域单元,遵循“降雨—产流—汇流—演进... 吕梁市地形复杂,暴雨多发,容易形成滑坡、泥石流、山洪等自然灾害,造成经济损失和人员伤亡,因此对上述自然灾害的预防、预控、预警、预报十分重要。分析研究适用于本地区中小河流的洪水预报,立足流域单元,遵循“降雨—产流—汇流—演进”规律,并以阳宇会水位站为例阐述了具体预报方法和流程。 展开更多
关键词 洪水预报系统 阳宇会水位站 预报方案 参数率定
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长江上游王爷庙—兰家沱河段航道计划尺度边界研究
17
作者 谷祖鹏 谭伦武 《水运工程》 2024年第3期106-111,共6页
针对长江上游王爷庙—兰家沱河段航道计划尺度边界问题,采用对多年航道预报尺度及实测水位数据进行统计分析的方法,同时参考实际航道维护经验,得出该河段重点水道为温中坝、东溪口和叉鱼碛水道,各重点水道的航道计划尺度边界分别为泸州... 针对长江上游王爷庙—兰家沱河段航道计划尺度边界问题,采用对多年航道预报尺度及实测水位数据进行统计分析的方法,同时参考实际航道维护经验,得出该河段重点水道为温中坝、东溪口和叉鱼碛水道,各重点水道的航道计划尺度边界分别为泸州羊角滩水位0.95 m、斗笠子水位0.30 m、小桃竹水位0.60 m,降低维护尺度的方案为舍深保宽。 展开更多
关键词 航道计划尺度边界 航道条件核查 航道预报尺度 最低水位临界值
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计算机网络安全态势评估及预测方法研究
18
作者 相润通 《无线互联科技》 2024年第17期125-128,共4页
该研究通过评估并预测计算机网络安全态势,旨在帮助相关工作人员及时发现漏洞、恶意代码、网络攻击等安全风险,并及时采取预防措施,防止安全事件的发生。在该次研究中,相关工作人员基于CAE-DNN-FL模型,进行网络攻击识别,构建网络安全态... 该研究通过评估并预测计算机网络安全态势,旨在帮助相关工作人员及时发现漏洞、恶意代码、网络攻击等安全风险,并及时采取预防措施,防止安全事件的发生。在该次研究中,相关工作人员基于CAE-DNN-FL模型,进行网络攻击识别,构建网络安全态势评估模型。在此基础上,制定网络安全态势预测方法,以期为相关部门提供及时的预警以及决策支持,提升其网络安全水平。 展开更多
关键词 计算机网络 网络安全态势预测 态势等级
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Analysis on the Forecast Characteristics of K Index and Low-altitude Jet Stream in the Rainstorm Process 被引量:2
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作者 马晓刚 李月安 +2 位作者 李丽光 魏涛 李辑 《Meteorological and Environmental Research》 CAS 2010年第10期75-78,共4页
By using the durative rainstorm data in South China during May-early June in 2010,the forecast characteristics of K index and low level jet were analyzed.The results found that K2 had the good indication,advancement a... By using the durative rainstorm data in South China during May-early June in 2010,the forecast characteristics of K index and low level jet were analyzed.The results found that K2 had the good indication,advancement and relativity on the intensity and falling zone forecast of regional rainstorm in future 24 h,and the positive relative coefficient reached 0.987.The low level jet also had the same advancement and indication significance on the intensity and influence scope of regional rainstorm in 24 h in the future,and the relative coefficient reached above 0.8.K2 and the low level jet were selected as the main factors,and the basic conceptual model of rainstorm falling zone was established.The model has passed the computer program and realized the business automation.K2 provided the important basis for the forecast of rainstorm intensity and falling zone. 展开更多
关键词 K2 Low level jet forecast characteristics Model of rainstorm falling zone China
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上海沿海海浪警报发布标准研究
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作者 于芸 李铖 +3 位作者 徐婷婷 沈心仪 梁颖瑜 姚圣康 《海洋预报》 CSCD 北大核心 2024年第4期21-31,共11页
应用GB/T 41165-2021《海洋预报结果准确性检验评估方法》,对上海沿海2007—2020年发布的海浪警报作全面的准确性检验评估,详细分析空报与漏报的发生原因,并应用历史长期风浪资料,统计分析上海沿海各个测波点所在海域的波浪特征,评估2 ... 应用GB/T 41165-2021《海洋预报结果准确性检验评估方法》,对上海沿海2007—2020年发布的海浪警报作全面的准确性检验评估,详细分析空报与漏报的发生原因,并应用历史长期风浪资料,统计分析上海沿海各个测波点所在海域的波浪特征,评估2 m以上波浪过程的分布状况,结合警报的检验结果,合理与科学地给出上海沿海4个海域的海浪警报发布标准。 展开更多
关键词 海浪警报 预报海区 准确性检验 沿海海域 警报等级
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