一种基于多断面水位预测河流流量的神经网络方法

    公开(公告)号:CN106777775A

    公开(公告)日:2017-05-31

    申请号:CN201710015205.0

    申请日:2017-01-10

    IPC分类号: G06F17/50 G06N3/04 G06N3/08

    摘要: 本发明涉及一种基于多断面水位预测河流流量的神经网络方法,其步骤:获取所求水文站已知的上一年流量数据和水位数据,以及所求水文站上游m个水位站的水位数据和所求水文站下游n个水位站的水位数据,并对水位数据进行编号得到各水位站的水位数据;将在同一时间测量的上一年水位数据、所求水文站上游相邻水位站的水位数据以及所求水文站下游相邻水位站的水位数据都构成一组自变量Hi;将每一组自变量Hi及其对应时间的流量数据Qi进行BP神经网络拟合,得到BP神经网络模型;根据已知待求流量数据Qm所对应的时间,将在该时间测量的水位数据作为自变量Hm;将自变量Hm代入BP神经网络模型中,得到对应的流量数据Qm,进而得到水位‑流量关系曲线,实现对河流流量的预测。

    一种基于多断面水位预测河流流量的神经网络方法

    公开(公告)号:CN106777775B

    公开(公告)日:2020-02-14

    申请号:CN201710015205.0

    申请日:2017-01-10

    IPC分类号: G06F30/20 G06N3/04 G06N3/08

    摘要: 本发明涉及一种基于多断面水位预测河流流量的神经网络方法,其步骤:获取所求水文站已知的上一年流量数据和水位数据,以及所求水文站上游m个水位站的水位数据和所求水文站下游n个水位站的水位数据,并对水位数据进行编号得到各水位站的水位数据;将在同一时间测量的上一年水位数据、所求水文站上游相邻水位站的水位数据以及所求水文站下游相邻水位站的水位数据都构成一组自变量Hi;将每一组自变量Hi及其对应时间的流量数据Qi进行BP神经网络拟合,得到BP神经网络模型;根据已知待求流量数据Qm所对应的时间,将在该时间测量的水位数据作为自变量Hm;将自变量Hm代入BP神经网络模型中,得到对应的流量数据Qm,进而得到水位‑流量关系曲线,实现对河流流量的预测。

    无人船搭载的多点水样自动采集装置及方法

    公开(公告)号:CN105466728B

    公开(公告)日:2016-08-31

    申请号:CN201510926133.6

    申请日:2015-12-14

    IPC分类号: G01N1/14

    摘要: 本发明提供一种无人船搭载的多点水样自动采集装置,包括采水控制模块、进水装置、储水装置和传动装置。进水装置包括抽水泵、用于抽水的抽水管及用于连接抽水泵和储水装置的连接管。储水装置包括托盘、支撑杆、采水瓶架、采水瓶和盖板,采水瓶架通过支撑杆固定在托盘上方,传动装置可驱动采水瓶架绕支撑杆旋转。采水瓶架上设有一圈采水瓶卡槽,每一采水瓶卡槽中卡固一采水瓶,采水瓶架的上方安装一可将采水瓶架覆盖的盖板,盖板上设有与连接管连通的水管接头,所述采水控制模块用于控制采水瓶架的旋转角度和抽水泵的启闭时间。本发明可实现多点水样采集,可替代人工作业,在多点采集时可实现精确控制,效率高,安装和使用均较为方便。