【摘 要】
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为了推动农业发展,对大型灌区节水改造效益进行评估。传统效益评估方法指标选取结果与评估方法适配性较差,导致评估结果可信度较低。针对此问题,设计基于i-Tree模型的大型灌区节水改造效益评估方法。对评估指标体系展开优化设计并计算其权重,结合i-Tree模型构建灌区节水改造效益评估模型。设定实验环节,对新型评估方法展开分析,经实验结果证实,此方法可避免传统方法应用性能问题的产生,提高评估结果可信度。
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为了推动农业发展,对大型灌区节水改造效益进行评估。传统效益评估方法指标选取结果与评估方法适配性较差,导致评估结果可信度较低。针对此问题,设计基于i-Tree模型的大型灌区节水改造效益评估方法。对评估指标体系展开优化设计并计算其权重,结合i-Tree模型构建灌区节水改造效益评估模型。设定实验环节,对新型评估方法展开分析,经实验结果证实,此方法可避免传统方法应用性能问题的产生,提高评估结果可信度。
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在灌区取水流量在线监测方法中,受到计算模型的影响,使得监测数据的误差较大。因此,提出基于BP神经网络的灌区取水流量在线监测研究。在传感器作用下,采集灌区取水流量信息,以BP神经网络为基础,构建流量计算模型,并通过模型计算参数的选择提升数据计算精度。最后,结合C/S与B/S实现取水流量在线监测。实验结果表明,文中设计监测方法具有更高可靠性,与传统方法相比,数据误差分别降低了8.53%和9.54%。
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