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水文預(yù)報(bào)造句

水文預(yù)報(bào)造句

更新時(shí)間:2024-08-28 00:02:42

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水文預(yù)報(bào)造句

  • 1、水文和水文氣象數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)變分同化進(jìn)入業(yè)務(wù)水文預(yù)報(bào)
  • 2、水文下墊面分析是水文分析計(jì)算、水文測(cè)驗(yàn)、水文預(yù)報(bào)、水資源評(píng)價(jià)等的基礎(chǔ)性工作。
  • 3、利用多因子逐步回歸周期分析法建立長(zhǎng)江宜昌站年平均流量的中長(zhǎng)期水文預(yù)報(bào)模型。
  • 4、為提高蓄能電站發(fā)電收益,建立了基于長(zhǎng)期水文預(yù)報(bào)的水庫(kù)優(yōu)化調(diào)度方案。
  • 5、流域水文預(yù)報(bào)模型的參數(shù)率定和實(shí)時(shí)洪水校正是洪水預(yù)報(bào)中非常重要和困難的工作。
  • 6、文中提出了一種基于標(biāo)準(zhǔn)年和混沌分析的中長(zhǎng)期水文預(yù)報(bào)方法。
  • 7、最后,利用蒙特卡羅方法分析水文預(yù)報(bào)中各抗差估計(jì)方法的風(fēng)險(xiǎn)和效果。
  • 8、水文預(yù)報(bào)對(duì)于水庫(kù)調(diào)度、洪水控制、發(fā)電、灌溉等工作至關(guān)重要。
  • 9、周期迭加預(yù)報(bào)是中長(zhǎng)期水文預(yù)報(bào)的一種實(shí)用模型。
  • 10、水情信息是水利管理最重要的基礎(chǔ)信息,是水文預(yù)報(bào)、水資源管理、防汛抗旱決策等的主要依據(jù)。
  • 11、在遙測(cè)系統(tǒng)的基礎(chǔ)上建立的大別山區(qū)預(yù)報(bào)調(diào)度系統(tǒng),充分利用計(jì)算機(jī)技術(shù)和水文預(yù)報(bào)技術(shù)。
  • 12、在深圳水庫(kù)流域水文預(yù)報(bào)應(yīng)用表明,本方法具有較高的精度。
  • 13、運(yùn)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)漫灣徑流序列做出中長(zhǎng)期預(yù)報(bào),其結(jié)果與傳統(tǒng)數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法的預(yù)報(bào)結(jié)果進(jìn)行了比較,表明了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在水文預(yù)報(bào)中具有一定的優(yōu)勢(shì)。
  • 14、時(shí)間序列分析法在水文規(guī)律分析、水文模擬以及水文預(yù)報(bào)等許多方面都起著重要作用。
  • 15、雷達(dá)測(cè)雨的誤差以及水文模型自身的結(jié)構(gòu)和尺度問題等的復(fù)雜性,導(dǎo)致了水文預(yù)報(bào)的精度不理想。
  • 16、流域水文預(yù)報(bào)模型的建立。
  • 17、應(yīng)用結(jié)果表明,卡爾曼技術(shù)用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重估算,可改善水文預(yù)報(bào)精度。
  • 18、對(duì)蘇帕河流域長(zhǎng)期水文預(yù)報(bào)模型進(jìn)行了全面深入的研究。
  • 19、水文信息采集和水文預(yù)報(bào)是防洪減災(zāi)非工程措施的重要組成內(nèi)容。
  • 20、通過對(duì)漳河產(chǎn)流、匯流、河道匯流和水庫(kù)調(diào)洪演算,建立了漳河流域氣象水文預(yù)報(bào)模型。
  • 21、將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用到水文預(yù)報(bào)中,有著廣闊的應(yīng)用空間和實(shí)際意義。
  • 22、水文預(yù)報(bào)模型接受水文、氣象等多種輸入,運(yùn)用概化的模型參數(shù),只是客觀水文過程的仿真。
  • 23、為今后水文預(yù)報(bào)及水資源管理提供了重要參考。
  • 24、近年來,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣泛應(yīng)用于故障診斷、模式識(shí)別、水文預(yù)報(bào)等領(lǐng)域。
  • 25、在長(zhǎng)期水文預(yù)報(bào)中主要應(yīng)用兩類方法,它們是多元分析法和時(shí)間序列分析法,這兩種方法各有其局限性;
  • 26、這對(duì)充分利用現(xiàn)有空間技術(shù)和空間數(shù)據(jù)進(jìn)行降雨-徑流模擬并改進(jìn)水文預(yù)報(bào)方法提供了研究途徑。
  • 27、運(yùn)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)松花江流域年徑流量徑流序列做出預(yù)報(bào),表明了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在水文預(yù)報(bào)中具有一定的優(yōu)勢(shì)。 Hao86.com
  • 28、流域水文預(yù)報(bào)模型的參數(shù)率定是洪水預(yù)報(bào)中非常重要和困難的工作。