1 人工神经网络简介

人工神经网络是人工智能的主要实现技术，它是在现代神经生物学研究基础上提出的模拟生物过程,反映人脑某些特性的一种计算结构。它其实和人脑神经系统没有太多关系，而只是它的某种抽象、简化和模拟。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的权重，从而达到处理信息的目的，并具有自学习和自适应的能力。

人工神经网络的应用十分广泛，主要有以下几个方面：

网络技术的发展不仅改变了人们的娱乐方式，同样也改变了人们接收信息的方式，因此，这对于电视台这种传统媒体方式而言，带来了巨大的挑战，但也是电视台发展的重大机遇。因此，电视台与网络技术相结合，利用网络新媒体技术，打造全新的移动电视平台与网络电视平台，这是电视台新的发展方向，将自己的优势与新媒体技术相结合，实现可持续发展。

1.1 识别

在视觉上，基于相对物体的识别已经发展到了一定的水平。识别的核心“人脸识别”和“语音识别”也具有很大的突破。因此，原来人所有具有的感性体验现在也能被机器所掌握。

1.2 判断

能够协助人们进行选择或者判断。比如，Alphago就是在帮助人们为棋子选择一个更好的位置，用三千万个棋局作为点阵图放进去做学习，让两个机器自己下棋，最后判断出该怎么下赢的概率大。这方面最具有商业价值，即帮助人们进行选择或决策。

1.3 创造

帮人画一幅画，合成做一段文字等，目前创造本身仍停留在学术阶段，没有太多商业价值。

第四，将水尺读数加上水尺底部高程和下面水尺板长度。（在水尺桩上的N-1个水尺板）得出水位数据。

2 人工神经网络在水文领域的应用

2.1 基于机器视觉的水位自动观测

目前，水文系统已经在主要观测站都安装了摄像头，可以用来观测水位和流量、水质等变化，但这些还是简单的用人工观测图像资料，费时费力。水位测量系统基于智能化摄像头，采用机器学习和图像处理识别技术，为野外湖泊、河流、城市暴雨等水位的监控提供一套完整的解决方案。

据报道，近期全球首款基于机器视觉的在线实时水位测量系统已在南京正式投入试运行，这是一种基于机器学习算法的水文测量创新产品，使水位测量变得更为直观，精确，同时极大削减了投资与人工成本。

网络分为输入层、隐藏层与输出层，其中输入层和输出层是固定的，隐藏层可以根据需要调整层数。确定最佳隐藏层数的常用方法称为试错法，可以先设定较少的隐藏层数，然后用同一样本集进行训练，从中确定最合适的方案。

以转归为因变量。经单因素Logistic回归分析，在α=0.10水平上，年龄、性别、肺部疾病史、原患疾病、ILD发生时间共5个指标有显著性影响，可能作为吉非替尼致ILD死亡的危险因素。见表1。

2.1.1 基于机器视觉的水位自动观测对于实现基于机器视觉的水位自动观测，需要以下几步：第一，拍摄采集一些水尺的图片，或者直接从摄像头视频中截取，并将其做成标签。

第二，调动摄像头对准观测水尺，采用类似于人脸识别的目标检测和目标定位技术，将水尺板上的数字锚定。

第三，找出水面所在位置，根据水尺读数，得出其距离最近的数字之间的距离。两者结合得出水尺读数。

截至2016年9月30日，铁路总公司总资产为6.64万亿元，负债为4.3万亿元，资产负债率为64.75%，而2006年资产负债率仅为42.6%。2008年以来高铁的发展带来了负债的上升，却没有稳定的资金来源用于还本付息。债务危机的出现直接增加了铁路企业信用风险，将进一步加剧社会资本投资铁路的顾虑，造成融资难度加大。

第五，将水位数据导出到数据库或实时水情图。2.1.2 卷积神经网络

数据量、计算能力、算法是制约神经网络模型的三大因素，更大的网络能够在更复杂的任务中实现更高的精度。随着数据量的爆炸式增加，以及云计算的出现，以前不能实现的多隐藏层方法变得可行。值得注意的是，神经网络模型是在历史规律上用高维空间叠加得出来的统计模型，有可能出现过拟合的问题，当气候环境或人工影响导致水文条件出现变化时，原有的模型就会失效。

在普通神经网络中，要通过全连接展开。这样图片本身的空间结构就被破坏了，而且全连接神经网络，所有节点全部相连，当每一层的神经元数量变大，连接数就呈指数型增大，将产生参数爆炸的问题。而卷积神经网络可以直接将图片作为网络的输入，自动提取特征，并且对图片的变形（如平移、比例缩放、倾斜）等具有高度不变性。

在二维平面中，UWB定位可以获得机器人在导航坐标系中的位置坐标（x，y），编码器可获得机器人的线速度v，陀螺仪获得机器人的偏航角速度ψ。用向量Xk描述移动机器人k时刻系统的状态：

计算机难以理解原始感官输入数据的含义，如表示为像素值集合的图像。将一组像素映射到对象标识的函数非常复杂，如果直接处理，学习或评估此映射是不可能的。深度学习将所需的复杂映射分解为一系列嵌套的简单映射来解决这一难题。卷积式神经网络，分为输入层、隐藏层、输出层，输入层就是要识别的图片，输出层就是对该图片的识别结果。给定像素，第1层可以轻易地比较相邻像素的亮度来识别边。有了第1层隐藏层描述的边缘，第2层隐藏层可以容易地搜索可识别为角和扩展轮廓的边集合。给定第2隐藏层中关于角和轮廓的图像描述，第3隐藏层可以找到轮廓和角的特定集合来检测特定对象的整个部分。最后，根据图像描述中包含的对象部分，可以识别图像中存在的对象。

2.2 在地下水质量评价中的应用

地下水质量评价是一种典型的分类问题，依据标准划分为五类。神经网络模型可以通过大量带有标签的数据，通过梯度下降和反向传播的方法来得到指标权重，经过训练得到模型，从而能够代入相关评价因子自动求出地下水质量等级。

2.2.2 数据的预处理

2.2.1 确定网络结构

极限载荷试验主要是为了验证联轴器在同时承受极限扭矩和极限位移的情况下，承载能力是否能满足要求。联轴器极限载荷试验参数如表1所示。联轴器完成极限载荷测试后，需对联轴器进行检查，主要检查项目有：膜片表面是否有裂纹和变形；联轴器中间管是否有裂纹和变形；联轴器中间管与连接法兰之间的粘接是否有脱胶、裂纹等异常；检查胀紧套螺栓、膜片连接螺栓、扭矩限制器螺栓是否有松动；检查胀紧套等部件是否有异常屈服变形或裂纹。

记者查阅《行政机关公务员处分条例》发现，该条例明确界定了“工作态度恶劣”的范畴：“在工作中态度冷漠、生硬、蛮横、粗暴、语言粗俗，刁难、训斥行政相对人或者与行政相对人发生争吵，造成不良影响的行为。”对照之下，一些公务人员在面对群众的利益诉求时，表现出的不耐烦或冷淡甚至嘲讽的语气，虽然被个别人认为是其“性格”问题，但其实正是漠视群众利益的表现。

使用人工神经网络进行地下水水质评价，分为以下几个步骤：

神经网络模型的激活函数一般采用sigmoid函数或正切余弦函数，由于sigmoid函数的输出范围为（0,1），为了加快梯度下降的学习速度，需要将学习样本和待测样本进行归一化处理。2.2.3 确定评价因子

2.2.4 进行训练

首先去除一些无污染或无标准值的指标，确定评价因子，根据《地下水质量标准》确定评价因子分级代表值，从第一类到第五类分别列出。然后，建立人工神经网络模型，将地下水水质评价因子作为输入层，评价级别作为输出层，通过网络训练归纳出评价因子与评价级别间的非线性对应关系。

利用人工神经网络模型进行训练，对应于每一类水质对比网络期望输出值与网络训练结果，当其训练误差达到所需精度时，人工神经网络模型就建立了水质评价因子与评价级别之间的对应关系，这时可以利用网络进行水质评价。将检测数据输入已训练好的网络模型中，按照其输出值与评价级别的相似概率进行判断，选取最大的概率为水质评价等级。

人工神经网络用于地下水水质评价，只需以各评价因子和对应的评价级别作为训练样本，用训练后得到的模型就可以对需要评价的地下水样本水质进行评级，需要注意的是模型是在固定评价因子的前提下进行训练的，因此在评价时必须采用同样的评价因子序列作为输入，不然就会出现报错。

个案报告整理完成后，根据相应流程安排个案会时间，通知对该儿童评估的专业人员和未来一段时间内对该儿童服务的工作人员、行政人员到会参与个案讨论。会议时间持续约1个半小时，就该儿童下阶段特殊教育、康复、保育等工作展开讨论。

2.3 在径流预报中的应用

目前，对降雨产汇流预报有很多方法，从反映水流物理运动规律的科学性和复杂程度而言，可归纳为神经网络模型、概念模型和数学物理模型三大类模型。由于径流现象即具有确定性又具有非确定性，它和影响因子之间存在着非线性的因果关系，径流中长期预报的实质就是建立它们之间的非线性映射关系，神经网络模型的特点就是善于处理这种非线性问题。

卷积式神经网络（CNN），属于人工神经网络的一种，它的权值共享网络结构显著降低了模型的复杂度，减少了权值的数量，在目前语音分析和图像识别领域有很好表现。

2.4 在河道洪水预报中的应用

洪水预报系统是在计算机上实现洪水预报联机作业的运行系统，它靠快速、准确地收集、存储和处理水情、雨情，通过各种专业模型进行洪水预报和河道洪水演进，从而及时、准确地作出洪水流量过程的预报，提高了洪水预报的时效性和精确度。

在线洪水预报系统一般包括六个子系统，分别是数据收集、数据传输、数据库管理、预报模型、预报发布、预报评估。其中的预报模型传统采用的是新安江模型等物理模型，可以尝试使用人工神经网络这种统计模型作为参考，进行洪水预报方案的制作。

何士华教授在他的《基于改进人工神经网络的水文要素评价与预报》中对黄河花园口——孙口河段1996年7月17日到8月27日汛期42 d的水位和流量资料进行研究，采用神经网络模型进行预报，网络模型的映射输出结果与实测洪水过程性基本吻合，模型计算精度相当高，平均相对误差不到0.10，其预报有效性达到了甲等。

（2）依托山水资源发展旅游经济。漳河水库位于湖北省荆门、宜昌、襄阳三市交界处，地处古三国战场的中心地带，是张家界、古隆中、长江三峡等旅游热线的黄金腹地。漳河水库按照“科学规划，统一管理，严格保护，永续利用”的总体要求，旅游项目开发与投入不断加大，重点完成观音岛、长青岛、观音寺、宾馆半岛景区和漳河旅游港游客中心建设，实现景区统一管理。2016年被评定为国家级“AAAA”景区，经营收入和接待游客人数连续三年增长速度均超过30%。

3 总结

水文气象领域，随着各种自动化监测设备的安装普及，大量数据沉淀下来。现在是人类从物理世界到数字社会的大迁徙过程，紧靠人力已经无法处理越来越庞大的数据量，人工智能的出现帮助人们从重复性的劳动中解脱出来，可以说数据就是生产资料，神经网络等数据处理、挖掘技术就是生产力。就像电的发现带来了电灯、电话一样，人工智能加上原有的产业，能够盘活存量，带来新的增量。

以创业为主题，为学生营造近似真实场景和氛围。学生可以自由选择创业题目，采用“网站规划与设计”课程所学知识进行创业原型项目实施，同时需要完成风险投资计划书。教师将会请企业的项目经理或其他老师扮演风险投资人的角色，最终课程的考核成绩将学生所获得的风险投资金额作为重要考核依据。

参考文献：

［1］刘佩瑶.新安江模型和改进BP神经网络模型在闽江水文预报中的应用［J］.水资源与水工程学报，2017（2）.

［2］崔东文.多隐层BP神经网络模型在径流预测中的应用［J］.水文，2013（2）.