采用數據提取技術對水庫水資源數據進行標準提取,并結合非點源污染模型對水庫水資源供需調度特征進行數據分析操作,選取相匹配的分析操作空間實行數據掌控與追蹤,并以分析后的數據作為基礎對其進行數據系統處理,綜合環境管理方式,強化對其周邊環境的調控,按照相關數據處理準則進行完整性處理,最后構件供需調度算法對水庫水資源進行供需調度,提升系統的操作性能,由此達到算法研究的目的。實驗結果表明,對水資源及環境保護具有一定的研究意義。

【文章頁數】：5 頁

【部分圖文】：

圖1 資源數據分析圖

為了提升水庫水資源供需調度算法的研究性能,文章對其特征數據進行分析,查找在降雨徑流以及地表淋雨對于水庫水資源的影響,并對其非點源污染成因進行分析,按照相關資源數據環境管理原則對數據進行集中管理[3]。同時查找在管理過程中產生的數據影響差異,不斷觀察水庫水資源間的分布狀態,同時調整....

圖2 系統分析圖

在實現對資源數據的整合分析后,選取相關的分析區域進行系統分析,標定數據存儲空間,由于水庫水資源數據操作具有隨機性,為此,需對水循環過程進行人工干預由此避免外來因素的侵入干擾[5]。固定污染物來源,確定不同區域的水庫水資源數量,并進行區域比較,將差異較大的地區進行統一標記,按照標記....

圖3 信息數據分布圖

在上式中:K為構建的模型總體數據,A為水庫水資源地區標碼,N為資源數據比重,J為資源數據面積,n為地區水庫水資源數量,根據上述公式進行數據闡述與結果總結,并按照相關數據要求不斷推導數據資源狀況,調整資源信息分布。設置信息數據分布圖見圖3。并將分布的數據信息進行整理,組織相應機制內....

圖4 調度精準率對比圖

4.3.1調度準確率對比圖如圖4所示,在相同的參數條件下,文章非點源污染模型下水庫水資源供需調度算法研究的調度準確率較高,傳統非點源污染模型下水庫水資源供需調度算法研究的調度準確率較低。

本文編號：4054158