水文預(yù)報(bào)造句

水文預(yù)報(bào)造句

• 1、水文和水文氣象數(shù)據(jù)的實(shí)時變分同化進(jìn)入業(yè)務(wù)水文預(yù)報(bào)。
• 2、水文下墊面分析是水文分析計(jì)算、水文測驗(yàn)、水文預(yù)報(bào)、水資源評價(jià)等的基礎(chǔ)性工作。
• 3、利用多因子逐步回歸周期分析法建立長江宜昌站年平均流量的中長期水文預(yù)報(bào)模型。
• 4、為提高蓄能電站發(fā)電收益，建立了基于長期水文預(yù)報(bào)的水庫優(yōu)化調(diào)度方案。
• 5、流域水文預(yù)報(bào)模型的參數(shù)率定和實(shí)時洪水校正是洪水預(yù)報(bào)中非常重要和困難的工作。
• 6、文中提出了一種基于標(biāo)準(zhǔn)年和混沌分析的中長期水文預(yù)報(bào)方法。
• 7、最后，利用蒙特卡羅方法分析水文預(yù)報(bào)中各抗差估計(jì)方法的風(fēng)險(xiǎn)和效果。
• 8、水文預(yù)報(bào)對于水庫調(diào)度、洪水控制、發(fā)電、灌溉等工作至關(guān)重要。
• 9、周期迭加預(yù)報(bào)是中長期水文預(yù)報(bào)的一種實(shí)用模型。
• 10、水情信息是水利管理最重要的基礎(chǔ)信息，是水文預(yù)報(bào)、水資源管理、防汛抗旱決策等的主要依據(jù)。
• 11、在遙測系統(tǒng)的基礎(chǔ)上建立的大別山區(qū)預(yù)報(bào)調(diào)度系統(tǒng)，充分利用計(jì)算機(jī)技術(shù)和水文預(yù)報(bào)技術(shù)。
• 12、在深圳水庫流域水文預(yù)報(bào)應(yīng)用表明，本方法具有較高的精度。
• 13、運(yùn)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對漫灣徑流序列做出中長期預(yù)報(bào)，其結(jié)果與傳統(tǒng)數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法的預(yù)報(bào)結(jié)果進(jìn)行了比較，表明了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在水文預(yù)報(bào)中具有一定的優(yōu)勢。
• 14、時間序列分析法在水文規(guī)律分析、水文模擬以及水文預(yù)報(bào)等許多方面都起著重要作用。
• 15、雷達(dá)測雨的誤差以及水文模型自身的結(jié)構(gòu)和尺度問題等的復(fù)雜性，導(dǎo)致了水文預(yù)報(bào)的精度不理想。
• 16、流域水文預(yù)報(bào)模型的建立。
• 17、應(yīng)用結(jié)果表明，卡爾曼技術(shù)用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重估算，可改善水文預(yù)報(bào)精度。
• 18、對蘇帕河流域長期水文預(yù)報(bào)模型進(jìn)行了全面深入的研究。
• 19、水文信息采集和水文預(yù)報(bào)是防洪減災(zāi)非工程措施的重要組成內(nèi)容。
• 20、通過對漳河產(chǎn)流、匯流、河道匯流和水庫調(diào)洪演算，建立了漳河流域氣象水文預(yù)報(bào)模型。
• 21、將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用到水文預(yù)報(bào)中，有著廣闊的應(yīng)用空間和實(shí)際意義。
• 22、水文預(yù)報(bào)模型接受水文、氣象等多種輸入，運(yùn)用概化的模型參數(shù)，只是客觀水文過程的仿真。
• 23、為今后水文預(yù)報(bào)及水資源管理提供了重要參考。
• 24、近年來，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣泛應(yīng)用于故障診斷、模式識別、水文預(yù)報(bào)等領(lǐng)域。
• 25、在長期水文預(yù)報(bào)中主要應(yīng)用兩類方法，它們是多元分析法和時間序列分析法，這兩種方法各有其局限性；
• 26、這對充分利用現(xiàn)有空間技術(shù)和空間數(shù)據(jù)進(jìn)行降雨-徑流模擬并改進(jìn)水文預(yù)報(bào)方法提供了研究途徑。
• 27、運(yùn)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對松花江流域年徑流量徑流序列做出預(yù)報(bào)，表明了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在水文預(yù)報(bào)中具有一定的優(yōu)勢。 Hao86.com
• 28、流域水文預(yù)報(bào)模型的參數(shù)率定是洪水預(yù)報(bào)中非常重要和困難的工作。