简介:由于南水北调中线干线工程规模巨大、输水线路超长、战略地位重要,环境复杂,利用先进的传感器网络技术对南水北调中线干线工程进行立体全天候实时安全防护至关重要。南水北调工程安全传感器网络的服务包括:分析、决策与控制,为了实现这些服务,实现人与物、物与物的智慧对话,在数据层面,必须对数据进行智能处理和分析。因此,针对南水北调中线干线工程应用的多类型传感器开展压缩感知、数据预处理技术等研究以减少系统数据冗余,通过目标检测、协同融合等关键技术研究对异常情况进行识别与分类,并基于已有数据基础建立入侵异常模式数据库。
简介:本文在分析影响作物蒸发蒸腾量的气象因子的基础上,以不同的气象因子组合为输入向量,以参照腾发量为输出向量,构建了气象资料不足情况下三种计算参数腾发量的BP神经网络模型BPET1、BPET2和BPET3.利用宁夏引黄灌区2000~2003年的逐日气象资料对所建模型进行反复训练和预测,并把预测结果与传统的Penman-Monteith公式计算而得的同期作物ET0值相比较.其中,BPET1的预测值与ETO值的相关系数平方为0.9914;BPET2的预测值与ET0值的相关系数平方为0.9917;BPET3的预测值与ETO值的相关系数平方为0.9854.研究结果表明,本文构建的模型计算精度较高,方法简便可行,能满足实际生产需要.