一种基于深度学习的水环境治理项目设计参数优化方法

    公开(公告)号:CN110414146A

    公开(公告)日:2019-11-05

    申请号:CN201910694878.2

    申请日:2019-07-30

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的水环境治理项目设计参数优化方法,包括:基于水环境治理区域的基础信息构建水环境治理区域的概念模型;基于水环境治理区域的概念模型构建水环境治理区域的数值模型,并对水环境治理区域的数值模型进行校正;运行校正后的水环境治理区域的数值模型生成替代模型训练样本;基于替代模型训练样本,使用深度学习对替代模型进行训练;基于训练后的替代模型进行水环境治理项目设计参数的多目标优化计算;本方法解决传统设计参数制定过程中无法得到最优的设计参数集的问题;能够对水环境系统中各个子系统的行为进行充分考量,并纳入最终的设计参数优化计算过程中;能够对水环境治理项目的设计工作进行多目标的优化分析。

    一种基于深度学习的水环境治理项目设计参数优化方法

    公开(公告)号:CN110414146B

    公开(公告)日:2022-08-05

    申请号:CN201910694878.2

    申请日:2019-07-30

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的水环境治理项目设计参数优化方法,包括:基于水环境治理区域的基础信息构建水环境治理区域的概念模型;基于水环境治理区域的概念模型构建水环境治理区域的数值模型,并对水环境治理区域的数值模型进行校正;运行校正后的水环境治理区域的数值模型生成替代模型训练样本;基于替代模型训练样本,使用深度学习对替代模型进行训练;基于训练后的替代模型进行水环境治理项目设计参数的多目标优化计算;本方法解决传统设计参数制定过程中无法得到最优的设计参数集的问题;能够对水环境系统中各个子系统的行为进行充分考量,并纳入最终的设计参数优化计算过程中;能够对水环境治理项目的设计工作进行多目标的优化分析。

    野外环境水采样装置
    3.
    实用新型

    公开(公告)号:CN210322450U

    公开(公告)日:2020-04-14

    申请号:CN201921273854.1

    申请日:2019-08-07

    Abstract: 本实用新型公开了野外环境水采样装置,包括采样注射器,采样注射器内设有推杆,还包括推进结构和基座,所述采样注射器可拆卸设置在基座的头部,推进结构固定在基座的尾部,通过推进结构可将采样注射器的推杆向前推进。本实用新型设置推进结构来推动采样注射器提供,通过推进结构将人工施加的力放大后再作用在采样注射器的推杆上,降低了采样工作中的人工工作强度,并可有效提高采样效率;同时本实用新型结构简单、无需电力驱动、携带方便,适用于野外的采样环境。

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