PDSI提取和计算，PDSI的计算需要两种气象资料：降水量和潜在蒸散发量，另外还需当地下垫面土壤的最大有效持水量，即AWC。

不同转速下基质吸力和含水量的数据，水土特征曲线拟合； 一个同时进行弱监督对比学习和聚类的事件表示学习框架

全国主要城市雨水量自动计算表 数据输入自动计算出全国主要城市雨水量 格式：Excel表格

水库调度好文章

以体积来衡量资源的消耗可以 比听起来更棘手。水、气等材料的使用， 甚至电通常是通过确定的仪表来测量的 瞬时流量或随时间的累积体积。两个都 技术存在问题：频繁测量流量 允许您进行基于时间的报告并生成图表 流量随时间而变化，但要确定总消耗量 在特定时间段内，您必须整合 如果您的样本存在漏报使用情况的危险 速度很慢，使用量会迅速波动或达到峰值。测量 累积量可以很容易地确定总消耗量 整个期间的容量，并且在总使用量方面是准确的，但 生成一个流量图，然后您需要计算差异 在每个样本之间，如果您的记录间隔不够短 任何短期的使用高峰都将在整个记录中被平均化 间隔，可能无法在图表上清楚显示。 流量计通常输出一系列与流量成比例的脉冲 率，这意味着要解释它们，有必要实施 简单的频率计数器。这实际上与汽车速度相同 传感器工作：它为车轮的每次旋转输出一个脉冲，以便 脉冲频率与车速成比例变化。车 speedo 然后显示当前脉冲频率的缩放版本 而里程表显示一个缩放的累积脉冲计数。 更多详情、使用方法，请下载后阅读README.md文件

人工智能-粗糙集算法和遗传神经网络在城市日用水量预测中的应用研究.pdf

城市日用水量预测是城市供水管网系统动态模拟的基础和前提，用神经网络对城市日用水量预测的非线性回归组合模型求解的过程中，提出了采用新型的仿生算法——蚂蚁算法来训练神经网络的权值。此方法简化了训练过程，避免了BP算法易陷于局部极值等问题。将经过蚂蚁算法训练的神经网络应用到S.X市日用水量预测模型中，显示了此网络模型具有良好的预测能力，验证了基于蚂蚁算法的神经网络在城市日用水量的预测中具有有效性和可行性。

城市用水量曲线聚类算法的研究与实现，刘春柳，张征，准确预测城市用水量可以对智慧水务调度、报警提供支持，预测前对所有用水量曲线进行聚类可以提高预测的精度。为了满足实时性和运

2000 年～2019 年中国各省、各市、各县的分年、分月、逐日的平均降水量数据（20-20时累计降水量，单位 0.1mm） 数据格式：csv（数据小的可以使用Excel打开，如果不会可以百度查询打开教程。如果过大的建议用R语言或是Stata软件打开） 数据大小：解压后176MB 原始数据来源于国家气象科学数据共享服务平台-中国地面气候资料日值数据集（V3.0），原始数据是各个观测站点的日度数据，为了方便大家使用，我使用 Barnes 方法（先使用 IDW 法插值成格点数据（覆盖中国的 500x500 网格，每个网格的大小是 0.1231924经度 x 0.0994549纬度），再分区域平均）计算得到了2000 年～2019 年中国各省、各市、各县的分年、分月、逐日的平均降水量数据。

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