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大型調(diào)水工程安全信息感知生成與利用

大型調(diào)水工程安全信息感知生成與利用

定 價(jià):¥68.00

作 者: 方衛(wèi)華,程德虎,陸緯,周柏兵,趙陽(yáng) 著
出版社: 河海大學(xué)出版社
叢編項(xiàng):
標(biāo) 簽: 暫缺

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ISBN: 9787563061884 出版時(shí)間: 2019-12-01 包裝: 平裝
開(kāi)本: 16開(kāi) 頁(yè)數(shù): 211 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡(jiǎn)介

  調(diào)水工程的安全直接關(guān)系國(guó)家飲水安全、公共安全、糧食安全、生態(tài)安全以及社會(huì)穩(wěn)定。準(zhǔn)確感知和分析調(diào)水工程的安全信息是分析大型調(diào)水工程安全性態(tài)的基礎(chǔ),也是降低工程安全風(fēng)險(xiǎn)、準(zhǔn)確安全性態(tài)預(yù)報(bào)和及時(shí)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的依據(jù)?!洞笮驼{(diào)水工程安全信息感知生成與利用》在促進(jìn)防災(zāi)減災(zāi)以及預(yù)報(bào)預(yù)警理論研究、優(yōu)化工程信息采集網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、指導(dǎo)工程運(yùn)行和降低工程安全風(fēng)險(xiǎn)等方面,不僅具有重要的科學(xué)意義,而且具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

作者簡(jiǎn)介

暫缺《大型調(diào)水工程安全信息感知生成與利用》作者簡(jiǎn)介

圖書目錄

緒論
1.1 概述
1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.3 關(guān)鍵問(wèn)題
參考文獻(xiàn)
第一篇 感知系統(tǒng)提升
第1章 新型監(jiān)測(cè)儀器選型
1.1 固定式測(cè)斜儀
1.2 硅諧振水位計(jì)
1.3 土壤墑情傳感器
1.4 柔性位移計(jì)
第2章 智能一體化測(cè)量裝置研制
2.1 研制背景
2.2 應(yīng)用需求
2.3 低功耗設(shè)計(jì)
2.4 硬件設(shè)計(jì)
2.5 電源規(guī)劃
第3章 感知網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化
3.1 局域無(wú)線組網(wǎng)方法
3.2 廣域無(wú)線組網(wǎng)方法
3.3 混合組網(wǎng)策略
3.4 應(yīng)用舉例
3.5 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)
第4章 監(jiān)測(cè)系統(tǒng)可靠性提升
4.l 概述
4.2 可靠性設(shè)計(jì)任務(wù)
4.3 可靠性設(shè)計(jì)關(guān)鍵技術(shù)
第5章 數(shù)據(jù)采集及分析軟件開(kāi)發(fā)
5.1 智能數(shù)據(jù)采集軟件
5.2 外部系統(tǒng)數(shù)據(jù)融合軟件
第6章 安全監(jiān)測(cè)與檢測(cè)體系融合
6.1 概述
6.2 研究?jī)?nèi)容及技術(shù)線路
第二篇 缺失數(shù)據(jù)生成
第1章 概述
1.1 研究背景
1.2 研究現(xiàn)狀
1.3 研究?jī)?nèi)容與技術(shù)線路
第2章 生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)
2.l生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)定義
2.2 模型結(jié)構(gòu)
2.3 訓(xùn)練方法
2.4 解的存在性和收斂性
第3章 模型建立與平臺(tái)軟件選擇
3.1 模型建立
3.2 平臺(tái)軟件選擇
第4章 工程實(shí)例
4.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理
4.2 網(wǎng)絡(luò)設(shè)置及訓(xùn)練
4.3 某引水隧洞水擊數(shù)據(jù)生成
參考文獻(xiàn)
第三篇 實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)利用
第1章 概述
1.1 研究背景及意義
1.2 邊坡系統(tǒng)可靠度研究進(jìn)展
1.3 本篇主要研究?jī)?nèi)容與技術(shù)路線
第2章 高填方渠道特點(diǎn)及邊坡系統(tǒng)可靠度分析方法
2.1 高填方渠道邊坡的特點(diǎn)及主要破壞形式
2.2 邊坡可靠度概念及分析方法
2.3 邊坡體系可靠度及其數(shù)學(xué)模型
第3章 可靠度分析中的機(jī)器學(xué)習(xí)方法
3.1 機(jī)器學(xué)習(xí)原理及分類
3.2 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法
3.3 支持向量機(jī)法
第4章 基于ABe-SVR邊坡體系可靠度分析
4.1 模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的獲取
4.2 SV_R回歸函數(shù)
4.3 模型訓(xùn)練與參數(shù)優(yōu)化
4.4 基于MCS的ABC-SVR響應(yīng)面法
4.5 算例驗(yàn)證
參考文獻(xiàn)
附件

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