A New Approach for Assessing Heat Balance State along a Water Transfer Channel during Winter Periods
Notice bibliographique
Résumé
Ice problems in channels for water transfer in cold regions seriously affect the capacity and efficiency of water conveyance. Sometimes, ice problems such as ice jams in water transfer channels create risk during winter periods. Recently, water temperature and environmental factors at various cross-sections along the main channel of the middle route of the South-to-North Water Transfer Project in China have been measured. Based on these temperature data, the heat balance state of this water transfer channel has been investigated. A principal component analysis (PCA) method has been used to analyze the complex factors influencing the observed variations of the water temperature, by reducing eigenvector dimension and then extracting the principal component as the input feature. Based on the support vector machine (SVM) theory, a new approach for judging the heat loss or heat gain of flowing water in a channel during winter periods has been developed. The Gaussian radial basis is used as the kernel function in this new approach. Then, parameters have been optimized by means of various methods. Through the supervised machine learning process toward the observed water temperature data, it is found that the air–water temperature difference and thermal conditions are the key factors affecting the heat loss or heat absorption of water body. Results using the proposed method agree well with those of measurements. The changes of water temperature are well predicted using the proposed method together with the state of water heat balance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».