CNLSTM模型预测城市积水

来源 :重庆邮电大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户:xiaojinzhu123
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物联网平台能够为积水预测提供海量的传感器时间序列数据基础。为了精准且快速地预测城市内涝点积水趋势,提出一种基于神经网络的组合时序预测模型(CNLSTM),对多变量积水时间序列数据进行建模预测。此模型利用卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)提取多变量数据之间的空间特征,得到具有空间相关性的特征量,利用长短时记忆网络(long short-term memory, LSTM)提取特征量之间的时间相关性预测未来积水水位。仿真结果表明,所提预测模型可以很好地捕获
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摘 要: 帕夏是以自交不亲和系C06-11为母本、自交不亲和系X07-01为父本杂交选育而成的早熟娃娃菜新品种。该品种植株生长势旺盛,叶球筒形叠抱,黄绿色,外叶绿色,茸毛较疏,叶缘全缘,叶柄绿白色,中肋厚度中等,结球紧实,株高30 cm,球高20 cm,球宽14 cm,生育期55 d,叶球质量0.98 kg,667 m2产量4800~5000 kg。田間抗病毒病和霜霉病能力强,口感佳、品质优良,适
摘 要:对黄瓜果顶形状进行QTL分析和候选基因预测,可为黄瓜新品种选育提供理论基础。以果顶平头形自交系玉女和果顶瘦尖形自交系R7构建的F2代分离群体为材料,对黄瓜果顶形状遗传及其QTL进行分析。结果表明,黄瓜果顶瘦尖形为不完全显性遗传的数量性状。基于QTL-Seq发现6个与黄瓜果顶形状有关的QTL,分别位于1号、2号、3号、4号、5号和6号染色体上,共包含108个SNP和InDel位点,含有12
摘 要:十字花科蔬菜黑腐病是由野油菜黄单胞菌野油菜致病变种引起的世界性的重要病害之一。近年来,黑龙江省大白菜黑腐病增加,因此有必要对其进行研究。以黑龙江省哈尔滨市和依兰县感染黑腐病的大白菜叶片为试材,分离纯化病原菌,获得3株病原菌。应用分子生物学方法鉴定病原菌,以细菌通用引物16S rRNA对该病原菌进行16S rRNA的PCR扩增测序分析,发现该病原菌均与Xanthomonas campest
摘 要:为了探究LED光源在马铃薯微型薯日光温室繁育中的作用,以马铃薯脱毒试管苗克新13号为试材,以温室内自然光照为对照,利用LED混合光源绿光∶蓝光∶红光= 1∶1∶3对脱毒试管苗进行补光,研究现代化全光温室中LED光源补光对微型薯结薯特性的影响。结果表明,LED光源补光后微型薯的结薯数量和总质量分别提高了10.0%和14.4%;除了0~10 g级别的微型薯外,其他级别微型薯的结薯总数量和结薯总
摘 要:分析不同消毒方法对洋葱种子处理影响的重要性,以便科学地筛选出主要因素及最优方案。对试验结果进行χ2检验、响应面法分析,结果表明,浸泡方法与时间对污染率、发芽率都有显著影响;三种不同杀菌剂处理对洋葱种子发芽率有显著影响; 70%酒精对污染率、发芽率无显著影响, 10%次氯酸钠有显著影响,两者与污染率Y1、发芽率Y2呈显著的二次回归函数关系;不同消毒液处理对污染率有显著影响。综合得出:在不含洗
摘 要:为提高秋番茄种植水平,丰富品种资源,在上海市金山区种植4个品种番茄,鉴定秋番茄早熟性、生长势、抗病性、丰产性、商品性和市场价值,为其在长江流域的推广提供依据。结果表明,浦粉7号早熟,可通过整枝有效降低病毒病发生率,单株坐果6个、采收2穗果,扁圆果、果色好;果实纵径最小,为5.88 cm;果实横径较大,为7.81 cm;单果质量为315.74 g,丰产性较好,口味酸甜适中,表现优良,值得推广
时代的进步和科学技术的发展推动媒介技术产生了质的飞跃,并且传统媒介与新兴媒介之间的距离正逐渐靠近,这就是“媒介融合”,即不同媒介相互融合并形成的一种新型媒介形态,如
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摘 要:为了对控制苦瓜第1雄花节位的遗传位点进行定位,基于苦瓜K44×Dali-11的F2群体和04-17×47-2-1-1-3的F2群体构建遗传图谱,结合第1雄花节位的表型数据,对苦瓜第1雄花节位进行了QTL检测。结果表明,对于2个F2群体,都在相近的遗传位置区域检测到控制苦瓜第1雄花节位的QTL位点fmfn,该位点位于苦瓜的MC06连锁群或拟染色体上10.66~14.32 Mb区间,候选区间的
摘 要: 白萝卜是一种营养元素丰富、市场开发潜力大的大宗蔬菜,适宜机械化生产,易栽培,耐贮藏,上市期长,已成为湖北省天门市多宝镇农业增效、农民增收的支柱性产业之一。笔者根据天门市的物候特点和立地条件,经过多年的生产实践,从抛肥机施底肥、拖拉机带犁深翻、多功能联合播种机起垄、播种、铺设水肥一体化滴灌管道、覆膜、自走式喷雾机打药、白萝卜专用采收机收获、萝卜清洗机清洗等方面总结出天门市白萝卜全程机械化
智能电表能够实时采集、计算、存储和传输电力数据,对智能电网的运转起着关键性的作用。配备储能设备的智能家居是智能电表的一种重要的应用场景,它的发展面临隐私数据泄露隐患和高用电成本2个问题,需要研究两者的权衡优化策略。系统模型考虑了2种不同类型的储电设备,并建立了电表数据泄露和用电成本量化的权衡模型。考虑到传统深度强化学习存在过度估计和收敛慢的缺陷,提出一种基于竞争双深度Q学习的储能电器功率分配方法,