下水系统造句

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地下水系统径流带的模糊划分模式
摘要地下水系统是一个复杂的随机系统。
蒙古国苏赫巴托洼地地下水系统分析
地下水系统概念化和特性化的标准指南
设计开发了多种地下水系统参数识别的智能方法。
地下水环境脆弱性（也称地下水脆弱性）反映地下水系统遭受污染的潜在可能性。
大型滑坡地下水系统的概念模型以长江三峡库区宝塔滑坡为例
第三，对济南市岩溶地下水系统来说，有“保泉”和“供水”两个目标函数。
该方法不仅可以很好地解决地下水系统输入项氚背景浓度恢复时间序列较长的问题，而且对于提高地下水的定年精度具有十分重要的意义。
算例研究表明，不仅算法可行，而且由于rbf神经网络的局部逼近能力，使得rbf神经网络对于地下水系统参数识别具有更好的效果。
用下水系统造句挺难的，這是一个万能造句的方法
建立了地下水系统参数识别的非线性优化模型，研究了遗传算法、模拟退火算法以及退火遗传算法在地下水系统参数识别中的应用，设计了算法应用步骤。
渗透演化的地质环境称黄河水侧渗补给浅层地下水的渗流场，渗流场中，从源到汇的水的循环称为黄河水侧渗补给浅层地下水系统。
本文在单、群井非稳定流抽水试验的基础上，确定水文地质参数，利用水平衡原理建立地下水系统管理模型，进行优化管理和调度。
对基于bp神经网络的地下水系统参数识别进行了研究，并且提出了地下水系统参数识别的rbf神经网络方法，设计了算法步骤。
黄河水侧渗补给浅层地下水系统，是水文循环中一个局部性的浅层地下水系统，是属华北黄河冲积平原地下水系统的一个子系统，包括黄河水系统和由它演化形成的地下水系统两个部分。
建立的三维模型反映了研究区地下水系统的本质特征，再现了地下水的水位动态、运移规律，能为地下水水位预报、资源评价和地面沉降的控制提供科学依据。
通过算例研究，表明上述算法可行，且rbf神经网络方法和退火遗传算法对地下水系统参数的识别效果都较好，而退火遗传算法较之标准的遗传算法具有更好的收敛性将算法应用到北京市密怀顺地区，在收集、分析研究区资料基础上，建立了北京市密怀顺平原区地下水模拟模型，并用遗传算法进行了地下水系统参数识别，在十四个分区情况下，计算水位与实际水位拟合的较好，各应力期末的计算与实测等水位线基本一致，表明该识别值较为合理。
随着人类经济活动范围的日益扩大,地表水资源污染日益严重,地下水的开发规模不断增大,出现地下水的大量开采,要做到充分、有效和持续地利用地下水资源,把由于开采地下水资源酿成的危害限制到最小程度,就必须对地下水资源进行科学的管理,地下水系统计算是地下水资源管理的前提与基础,正确地进行地下水系统计算为合理的配置和开采地下水资源提供依据和指导。
地下水系统的参数识别问题是水资源管理领域的一个难点，由于地下水系统参数取值的不合理，直接影响了水资源管理计算结果的可靠性，参数识别的研究在很长一段时期进展不大。
采用visualmodflow地下水软件进行数学模型的求解。在地下水流数学模型识别和验证后,设计了两种方案进行了地下水的预报。应用同位素分馏原理和质量守恒定律,确定不同含水层中地下水的成因及形成条件,建立本研究区地下水系统的水循环模式;采用模糊综合评价方法对研究区内的水质进行了评价。