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Matlab精度验证代码 - Curriculum Design Sacramento Model: 流域水文模型用于水文规律研究...

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简介：
本项目提供MATLAB代码，用于验证流域水文模型Sacramento模型的精度。适用于教学设计与水文规律研究，帮助学生理解复杂水流系统。 在水文规律研究及解决实际问题的过程中，流域水文模型扮演着重要角色。这些模型通过数学结构来模拟水文过程，并且概念性集总模型通常具有一定的可调节性，对观测数据的精度要求不高但可以输出良好的结果。 本课程设计中，我结合萨克拉门托模型和遗传算法为乐安河流域建立了一个预测模型，并将该模型的实际径流过程与理论进行对比分析。这有助于了解水文模型在实际工程应用中的表现情况。 以下是代码文件说明： - SAC_1: 萨克拉门托模型的基本结构，主要用于测试代码是否能正确反映萨克拉门托模型的构建逻辑。 - Genetic.m: 主函数文件，利用遗传算法对参数进行率定。 - SAC_4.m: 对SAC_1进行了改进封装，使之适用于乐安河流域的水文模拟需求。 - caludc.m: 适应度计算函数，用于评估预测径流深度与实际观测数据之间的拟合程度，并作为遗传算法优化过程中的关键评价指标。 - Code.m：编码函数 - Cross.m：交叉函数 - Mutation.m：变异函数

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  • Matlab精度验证代码 - Curriculum Design Sacramento Model: 流域水文模型用于水文规律研究...
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    本项目提供MATLAB代码，用于验证流域水文模型Sacramento模型的精度。适用于教学设计与水文规律研究，帮助学生理解复杂水流系统。 在水文规律研究及解决实际问题的过程中，流域水文模型扮演着重要角色。这些模型通过数学结构来模拟水文过程，并且概念性集总模型通常具有一定的可调节性，对观测数据的精度要求不高但可以输出良好的结果。 本课程设计中，我结合萨克拉门托模型和遗传算法为乐安河流域建立了一个预测模型，并将该模型的实际径流过程与理论进行对比分析。这有助于了解水文模型在实际工程应用中的表现情况。 以下是代码文件说明： - SAC_1: 萨克拉门托模型的基本结构，主要用于测试代码是否能正确反映萨克拉门托模型的构建逻辑。 - Genetic.m: 主函数文件，利用遗传算法对参数进行率定。 - SAC_4.m: 对SAC_1进行了改进封装，使之适用于乐安河流域的水文模拟需求。 - caludc.m: 适应度计算函数，用于评估预测径流深度与实际观测数据之间的拟合程度，并作为遗传算法优化过程中的关键评价指标。 - Code.m：编码函数 - Cross.m：交叉函数 - Mutation.m：变异函数
     
  • 分布式流域水文模型研究-熊立华
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    熊立华专注于分布式流域水文模型的研究，致力于开发和应用先进的技术手段，提高水资源管理与洪水预报的准确性。 本书全面介绍了分布式流域水文模型的理论、方法及其应用实例。内容涵盖：水循环中的物理过程数学建模；数字高程模型的应用；提取与分析流域地貌指数的方法；基于DEM（Digital Elevation Model）构建河网的技术；利用DEM推求等流时线的方法；TOPMODEL模型详解及其实例研究；半分布式月水量平衡模型的探讨及其气候变化影响评估；以及包括TOPKAPI、MIKE SHE、SHETRAN和DHSVM在内的多个先进水文模型的应用与分析。此外，还介绍了ARC/EGMO模型的基本架构设计、空间分解参数估计方法，并通过SAALE流域案例展示了其应用效果。 本书旨在为水利学、地理科学、气象学及国土资源管理领域的科研人员和技术工程师提供参考材料，同时也可作为高等院校高年级本科生和研究生的教材或教学辅助读物。书中不仅涵盖了理论知识，还提供了丰富的实例分析，帮助读者更好地理解并掌握分布式流域水文模型的应用技巧。 全书结构包括： 1. 绪论：介绍分布式流域水文模型的基本概念、研究目的及本书的整体框架。 2. 水文时空变化过程模拟基础：详细讨论降雨空间分布的统计方法、土壤水分运动机制、下渗作用原理等关键环节，同时涵盖蒸发散现象和融雪对径流的影响，并探讨了流域汇流单位线的概念及其在水文学中的应用价值。 3. 数字高程模型与地貌指数分析：深入讲解数字地形数据采集技术及处理方法；阐述如何从DEM中提取具有代表性的地理特征指标，以及这些参数对于理解区域水流行为的重要性。此外还涉及温度分布对流域特性的影响等专题讨论。 后续章节分别介绍了TOPMODEL、基于DEM的分布式水文模型构建方法、半分布式月水量平衡模式及其气候变化适应性评价；并详细描述了各类先进水文学工具如TOPKAPI, MIKE SHE, SHETRAN 和 DHSVM 的工作原理及最新研究进展。最后，本书还特别关注ARC/EGMO这一创新性的地理信息系统平台，从其架构设计到具体应用案例进行了全面介绍。 总之，《分布式流域水文模型》是一本兼具理论深度和实践指导价值的专业书籍，能够帮助读者系统地掌握现代流域水资源管理中的关键技术和方法。
     
  • Tank Model.rar_tank model_tank model in matlab_tank水文模型_水文学模型_水箱模型仿真
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    本资源提供了一个基于MATLAB的Tank水文模型，用于研究和教学目的。该模型通过模拟水箱系统来分析水流动力学特性及响应机制，适用于学习与科研中的水文学模型应用。 用于流域水文过程模拟和预报的水箱模型主要应用于水利行业。
     
  • MATLAB精度验证代码-MIM-lipreading：论文的代码与模型
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    MIM-lipreading是为支持相关研究论文而开发的一个MATLAB项目，专注于唇读任务中的模型训练和精度验证。该项目包含了实现高精度唇读识别所需的所有关键代码和预训练模型。 介绍 本存储库包含用于代码和模型的实现。 依存关系： - Python版本：3.5 - Pytorch版本：1.0.0 - OpenCV-Python版本：4.1 数据集： 使用LRW（Lip Reading in the Wild）数据集进行实验。在Matlab中，建议用于裁剪嘴部区域的坐标为 (x1, y1, x2, y2) = (80, 116, 175, 211)。 请注意，在Python代码中，固定的嘴部ROI（高度×宽度）定义为 [：，115:211，79:175]。 训练过程： 为了更好地展示我们提出的GLMIM模型的效果，首先对基准模型进行训练。接着将LMIM应用到基础模型上。最后再用GMIM改进它们。 在LRW数据集上进行了这些步骤的实验和测试。 配置说明： 关于Baseline（基准）的具体配置已经在main.py文件顶部的注释中详细解释了，请先根据自己的需求填写好相应的配置信息，然后运行命令 python main.py 来开始训练。
     
  • ARCSWAT流域水文模型教程.pdf
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    《ARCSWAT流域水文模型教程》是一份详细的指南，介绍了SWAT（土壤与水流评估工具）在ArcGIS环境下的应用。该教程旨在帮助用户理解并操作这一复杂但强大的水文模拟系统，适用于科研人员、工程师及环保工作者等群体。 SWAT（土壤与水评估工具）是由美国农业部的农业研究中心Jeff Arnold博士在1994年开发的。该模型最初设计是为了预测在大流域中复杂多变的土壤类型、土地利用方式以及管理措施条件下，不同土地管理方法对水分、泥沙和化学物质长期影响的效果。SWAT采用以日为单位的时间连续计算，并且是一种基于地理信息系统（GIS）基础之上的分布式流域水文模型，在近年来得到了快速的发展与应用。它主要通过利用遥感技术和地理信息系统的空间数据来模拟多种不同的物理化学过程，包括水量、水质以及杀虫剂的输移和转化等过程。
     
  • 水深方向上冲击波传播规律的数值仿真研究模型文件
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    本研究建立了一套数值仿真模型，用于探究水下冲击波在不同深度下的传播特性与规律，为相关安全评估提供理论依据。 以1000米水深为例，本段落提供了TNT球形装药在水下爆炸冲击波载荷沿水深方向传播的数值仿真研究模型文件。
     
  • 论文研究 - MIKE11-NAM模型在模拟流中的验证
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    本研究采用MIKE11-NAM模型进行河流流量模拟，并对其准确性进行了详细验证。通过对比实测数据与模型预测结果，评估了该模型在不同条件下的适用性和可靠性。 流域水文过程建模对于水资源的规划、开发与管理至关重要。在这项研究中，评估了MIKE 11-NAM（Nedbor-Afstromings模型）在模拟印度中央邦比纳盆地水流情况中的应用效果。该模型使用从1994年至1998年五年的水文观测数据每天进行校准和验证。此外，对九个MIKE 11-NAM参数进行了敏感性分析以识别影响最大的模型参数。 统计及图形方法被用来评估此模型在流域模拟中的表现情况。研究结果显示，在日常模型校准时，确定系数（R2）为0.87%，水平衡误差百分比（WBL）为-8.63%；而在验证阶段，该值分别为0.68%和-6.72%，表明模型性能良好。 敏感性分析的结果还显示，陆流径流量系数(CQOF)、陆流时间常数(CK1,2)以及根区存储中的最大含水量(Lmax)，是影响水流模拟的最关键参数。综上所述，依据R2和EI指标评估结果来看，该模型的表现令人满意。
     
  • ABCD月水文模型：ABCD月水量平衡模型的MATLAB代码开发
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    简介：本文介绍了ABCD月水文模型的MATLAB实现方法，该模型是基于ABCD月水量平衡理论构建的一种高效水资源管理工具。通过详细阐述其算法和应用案例，为读者提供了理解和使用该模型的实用指南。 ABCD模型是一种广泛应用的水量平衡模型，可用于模拟月径流时间序列，并且对数据需求较少。