人工智能-机器学习-河道水量还原计算技术方法及其应用研究.pdf

人工智能-机器学习-簸箕李灌区田间灌溉需水量计算与研究.pdf

由于灌区水量调度问题的复杂性和不确定性,单纯利用调度模型进行灌区水量调度在实际应用中往往存在一些问题.为了使理论研究尽可能与实际应用相结合,将人工智能中的基于事例推理( CBR) 技术引入到灌区水量调度中,将以往的灌区水量调度事例作为历史事例以一定的结构和方式存储在事例库中,对于新的灌区水量调度问题,从事例库中寻找相似的事例, 并根据其调度方案, 确定新问题的解决方案.实际算例表明,对于灌区水量调度问题,基于事例推理的灌区水量调度能充分的将以往的调度经验结合起来,使得调度结果更合理、可行,具有较强的实用性

地级市气候数据（平均温度、降水量、日照时数、相对湿度等指标）.zip

更好地了解中国主要城市的降水量，让大家自己到中国降水量有多少

水是生命之源，地球上水的总量虽然巨大，但能够被人类利用的淡水资源却极其匮乏，而且分布极不平衡。淡水资源的短缺给人们的生产生活带来了诸多不变，因此我们应该珍惜水资源，对水资源要合理且可持续的利用。 本文以两个自来水厂2001—2007年间每天的供水量为依据，运用灰色系统理论、模糊线性回归、二元线性回归、组合预测等数学方法对所给问题建立模型并对结果进行了分析。

孟加拉巴拉普库利亚煤矿位于孟加拉国西北部,为一独立的半断陷冈瓦纳群含煤盆地。该矿主采的Ⅵ煤层为特厚煤层,煤层均厚36m。受矿井水文地质条件等因素影响,目前仅在南翼采区进行开采。根据煤矿Ⅵ煤一分层开采2000-2012年的涌水量实测资料,建立灰色理论模型并进行模型精度检验。在此基础上,利用灰色理论的预测方法,基于Matlab软件编程计算,对2013-2018年的矿井涌水量动态变化进行预测,并将模型预测值与实测资料进行对比。结果表明,所建立的灰色系统模型具有可靠性和适用性,涌水量预测成果可为矿井排水系统的设计提供依据。

运用ArcGIS制作中国年降水量分布图.docx

智能水分析 用于实际解决方案的LTSM实现-目标是为每种水体（采集者，水泉，河流，湖泊）创建一个数学模型，以基于（噪声）在设定的时间间隔内预测每个唯一水体中的水量） 数据。 资料说明： 这项比赛使用了9个不同的数据集，这些数据集是完全独立的，彼此之间没有链接。 每个数据集可以代表不同种类的水体。 由于每个水体互不相同，因此相关特征也互不相同。 因此，例如，如果我们考虑一个水泉，我们会注意到它的特征不同于湖泊的特征。 这是正确的，并反映了每个水体的行为和特征。 Acea集团处理四种不同类型的水体：水泉（提供了三个数据集），湖泊（提供了一个数据集），河流（提供了一个数据集）和含水层（提供了四个数据集） ）。 让我们看看这9个水体之间的差异。 Waterbody: Auser 类型：含水层 Description（说明）：该水体由两个子系统组成，分别称为NORTH和SOUTH，其中前者部分

沧州市近50年降水量变化趋势分析，哈建强，，沧州市处于暖温带大陆性季风气候区，对观测年份最长（72年到85年）的6个观测站降水量变化趋势分析，表明1956年-1984年处于丰水期、1984