Simulation and prediction of water temperature in a water transfer channel during winter periods using a new approach based on the wavelet noise reduction-deep learning method
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In winter, the water transfer channel of the Middle Route of South-to-North Water Transfer Project (MR-StNWTP) in China always encounters ice problems. The preciously simulation and prediction of water temperature is essential for analyzing the ice condition, which is important for the safety control of the water transfer channel in winter. Due to the difference of specific heat between water and air, when the air temperature rises and falls dramatically, the range of change of water temperature is relatively small and has a lag, which often affects the accuracy of simulation and prediction of water temperature based on air temperature. In the present study, a new approach for simulating and predicting water temperature in water transfer channels in winter has been proposed. By coupling the neural network theory to equations describing water temperature, a model has been developed for predicting water temperature. The temperature data of prototype observations in winter are preprocessed through the wavelet decomposition and noise reduction. Then, the wavelet soft threshold denoising method is used to eliminate the fluctuation of certain temperature data of prototype observations, and the corresponding water temperature is calculated afterward. Compared to calculation results using both general neural network and multiple regression approaches, the calculation results using the proposed model agree well with those of prototype measurements and can effectively improve the accuracy of prediction of water temperature.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».