简介：虚拟专用网络（VirtualPrivateNetwork，简称VPN）是在公用网络上建立专用网络的技术。VPN技术以其独具特色的优势赢得了越来越多的企业的青睐。河北省水利水电勘测设计研究院结合企业自身组织机构及网络现状对VPN技术进行了分析，利用VPN技术的特点组建了本企业的虚拟局域网络平台，为全院自动化办公和开展三维协同设计奠定了基础。

简介：针对径流量长期变化的因果关系复杂特性,常规的中长期水文预报模型又很难满足精度要求,提出了基于BP神经网络的来水量预测模型。结合实际径流数据,验证了模型的预报精度,可用来进行中长期水文预报。

简介：利用2012年5月至9月太原市汾河公园蓄水池水华防治专项监测资料,分析了1号蓄水池叶绿素a（Chl-a）的动态变化及与相关环境因子的关系.结果表明,在整个研究期间,Chl-a的波动较大,浓度范围为20.1～132.0mg/m3,均值为55.553mg/m3;5月份Chl-a含量总体上低于其它月份;Chl-a含量总体上与水温（WT）、COD、总磷（TP）、氨氮（NH3-N）均呈现极显著的正相关,与溶解氧（DO）、总氮（TN）、透明度（SD）呈极显著负相关,但与pH值关系不显著.不过Chl-a与环境因子的关系在不同时间段的表现有所差异：水体Chl-a含量在5月份受环境因子的影响不显著;6月份则显著受到有机质、总磷（TP）、总氮（TN）的影响;7月份受到有机质、TP、透明度（SD）极显著的影响,8月、9月份受到WT、TP、SD的极显著影响.

简介：结合毛家河水电站拌合系统改造后科研课题《水工混凝土生产匀质性数字化在线监测和网络化管理系统》对毛家河水电站拌合系统混凝土出机性能与搅拌机运行时电流的关系进行试验与分析研究，为科研课题提供试验数据分析。

简介：造成中长期水文预报研究和预报困难的主要原因是水文现象本身的复杂性和不确定性,以及内部复杂的非线性关系,针对这些问题,本文建立了一种小波神经网络时间序列模型,并用遗传算法对小波神经网络的连接权值和伸缩变量、平移变量进行优化。使用这种模型对黄河三门峡站逐年月天然流量进行预报检验,并将检验结果与传统的小波神经网络和BP神经网络进行对比,从模型预报精度、趋势性和稳定性3个方面进行分析,分析发现,这种遗传算法优化的小波神经网络时间序列模型能够有效地克服传统的小波神经网络和BP网络容易陷入局部极小的缺陷,能够对水文现象的趋势性作出较精确的预测,具有良好的预报精度和稳定性。