【摘 要】
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为了推动我国水文工作智能化,提高水文工作效率,以黄河流域为例提出黄河流域水文深度学习架构,将黄河作为一个综合的非线性复杂动力学系统,应用深度学习技术实现对黄河流域的建模及数据的深度挖掘;利用深度卷积神经网络和深度循环神经网络模型,将深度学习技术应用于黄河流域的图像识别处理、水文预报和水资源公报等水文工作;利用深度学习算法优化黄河流域调水调沙、防洪减灾和综合治理等工作;研发黄河治理深度学习架构软件,用于黄河流域的水文工作、综合治理;阐述当下以及未来深度学习技术在水文工作中的应用,利用深度学习挖掘有用数据,辅
【机 构】
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济南大学水利与环境学院,山东济南 250022;济南市天桥区水务服务中心,山东济南 250031;济南大学水利与环境学院,山东济南 250022;山东省调水工程运行维护中心潍坊分中心,山东潍坊 261
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为了推动我国水文工作智能化,提高水文工作效率,以黄河流域为例提出黄河流域水文深度学习架构,将黄河作为一个综合的非线性复杂动力学系统,应用深度学习技术实现对黄河流域的建模及数据的深度挖掘;利用深度卷积神经网络和深度循环神经网络模型,将深度学习技术应用于黄河流域的图像识别处理、水文预报和水资源公报等水文工作;利用深度学习算法优化黄河流域调水调沙、防洪减灾和综合治理等工作;研发黄河治理深度学习架构软件,用于黄河流域的水文工作、综合治理;阐述当下以及未来深度学习技术在水文工作中的应用,利用深度学习挖掘有用数据,辅助水文工作人员工作,创造更大价值.
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为了研究自复位支撑模型在建筑结构发生较大变形后,能够较快地使结构耗散能量并回归初始位置的特性,利用直接微分法,推导实现自复位支撑模型响应的参数敏感性分析算法,并通过二次开发,将自复位支撑模型嵌入非线性有限元软件OpenSees.结果表明:采用自复位支撑模型不仅可以弥补结构因较大灾害而永久丧失承载功能的不足,还有助于减少结构的最大变形和残余变形;基于直接微分法的计算结果与有限差分法计算结果的对比验证了基于直接微分法的敏感性分析算法的正确性、精确性和高效性.
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