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李晓英; 苏志伟; 田佳乐; 郑景耀;
河海大学水利水电学院;
灰色关联分析; BP神经网络; 思维进化算法; 耦合模型; 需水量预测;
机译:基于小波变换和KPLS-ARMA的组合模型在城市年需水量预测中的应用
机译:通过小波去噪和神经网络模型预测城市需水量。案例研究:意大利锡拉库扎市
机译:基于恩格尔系数和霍夫曼指数的城市需水量预测:中国北京和济南的案例研究
机译:基于多元自适应回归样条的城市需水量预测模型研究
机译:建立基于人口密度的回归模型以预测中西部城市化流域的降水量-降水量比
机译:灰色预测模型预测重庆市的需水量及城市用水可持续发展的建议
机译:本文提供了一个新的数值模型,该模型描述了暴露于高太阳热通量(高于1 / MW / m2)的热厚木材样品的行为。基于无量纲数的初步研究用于对问题进行分类并支持模型构建假设。然后,提出了一种基于质量,动量和能量平衡方程的模型。这些方程式与液体蒸汽干燥模型和假物种生物质降解模型耦合。通过与以前的实验研究进行比较,初步结果表明,这些方程不足以准确预测高太阳热通量下的生物量行为。的确,在样品暴露的表面上形成了充当辐射屏蔽层的炭层。除了这套经典的方程式之外,还必须考虑到辐射向介质的渗透。此外,由于生物质中含有水,因此还必须在炭蒸气汽化后进行连续的介质变形。最后,通过添加这两种策略,该模型能够在一定范围的样品初始水分含量下暴露于高辐射热通量的情况下,正确捕获生物质的降解。还得出了在高太阳热通量下生物量行为的其他见解。样品内部同时存在干燥,热解和气化前沿。这三个热化学前沿的共存会导致样品干燥产生的蒸汽产生焦炭气化,这是介质烧蚀的主要现象。
机译:Fargo-moorhead城市研究。供水附录。第1卷,第1部分,第1部分。需水量预测。第1阶段,第2部分。低流量分析
机译:基于需水预测的ARIMA和指数平滑组合模型优化抽水时间表。
机译:使用概率模型和地图数据确定城市购物中心路线的路线预测方法,涉及基于当前确定的道路类别概率模型选择车辆地图数据的区域
机译:基于多因素模式识别模型的城市交通流量预测系统和方法
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