【摘 要】
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黄河中游黄土高原地区经常发生区域性暴雨,容易形成涨落迅猛、峰型尖瘦的高含沙洪水过程,次洪沙峰量级预报的准确度对汛期调水调沙工程调度,特别是对高含沙量洪水事件十分重要.针对黄河中游水沙预报难度大、精度偏低的现状,采用随机森林和支持向量机两种数据挖掘方法,开展秃尾河和湫水河两个流域的次洪最大含沙量的预报预警研究.结果 表明,随机森林模型和支持向量机模型的最大含沙量量级模拟预报平均合格率分别在85％、90％以上,模型精度较高.
【机 构】
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河海大学水文水资源学院,江苏南京210098;贵州大学计算机科学与技术学院,贵州贵阳550025
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黄河中游黄土高原地区经常发生区域性暴雨,容易形成涨落迅猛、峰型尖瘦的高含沙洪水过程,次洪沙峰量级预报的准确度对汛期调水调沙工程调度,特别是对高含沙量洪水事件十分重要.针对黄河中游水沙预报难度大、精度偏低的现状,采用随机森林和支持向量机两种数据挖掘方法,开展秃尾河和湫水河两个流域的次洪最大含沙量的预报预警研究.结果 表明,随机森林模型和支持向量机模型的最大含沙量量级模拟预报平均合格率分别在85％、90％以上,模型精度较高.
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该试验旨在建立微液液萃取葡萄酒中9种有机磷农药多残留的气相色谱-质谱联用,选择离子模式进行监测的检测方法.样品采用乙腈提取,无需净化.该方法在0.020～1.0 mg/L范围内线性关系良好.在3种不同添加浓度(0.050,0.20和0.50 mg/L)下,有机磷平均回收率范围在70％～120％,相对标准偏差小于15％.最低检出限(LOD)在0.0060～0.013mg/L,所有目标化合物均存在基质效应,可用基质匹配标准溶液减少其对测定结果的影响.
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