Construction of a Soil and Water Loss Probability Model and Landslide Risk Prediction for Hybrid Pumped Storage Engineering Based on an Online Monitoring Database
Notice bibliographique
Résumé
In the context of building a new type of energy system, pumped storage projects have been widely adopted as a form of energy storage with the most mature technology and the most economical investment.In this paper, a hybrid pumped storage project online monitoring system based on multisensors is proposed, and an online monitoring database is designed and constructed.Based on the data in the online monitoring database, the soil erosion of the hybrid pumped storage project is calculated and analyzed by combining the CSLE model.Then the attention mechanism is combined with BiLSTM model to construct the landslide risk prediction model of hybrid pumped storage project.The soil erosion during the construction of the hybrid pumped storage project is mainly distributed on the construction land, garden land, grassland and cropland, among which the construction land has the largest area of soil erosion (132.19 km²), followed by the area of soil erosion of cropland (29.24 km²).The MAPE is between 0.002% and 0.005% when predicting landslide risk deformation of hybrid pumped storage project using CNN-BiLSTM-ATT model.And using the model in this paper can minimize the error of rainfall on the prediction of landslide risk deformation and realize the safe and stable construction and operation of hybrid pumped storage projects.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».