江苏沿江城市防汛的关键在于长江持续的高水位。经过统计分析,南京下关水位的显著上涨主要由长江中游两岸的广泛强降水事件所决定。经过两年的水文和气象数据分析,发现下关水位增幅约为0.5米,与长江中游广泛的强降水事件密切相关,并且通常会滞后2至3天。基于这些分析结果,我们设计并测试了长江下关高水位变化的模拟预测模型,经过历史数据验证效果良好。
长江中下游汛期降雨与下游水位增幅的预测
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步骤概述
数据采集:通过ThingsPeak平台实时获取潮汐和风速数据。
数据预处理:进行数据清洗与标准化处理,以便模型更准确地预测。
神经网络建模:基于采集的数据,使用神经网络构建预测模型。
模型训练与优化:通过MATLAB的深度学习工具箱,训练模型并优化参数。
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而且资源里推荐的几个链接也蛮实用,像MATLAB 三维绘图教程、三维旋转矩阵、mesh 网格图的,都是搞可视化和仿真建模离不开的老朋友。
如果你也在做生态模拟、水文或 GIS 方向的三维建模,强烈建议把这些链接收藏一
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