基于灰色理论与神经网络的水质组合预测模型的研究是当前水质预测领域的研究热点之一，国内外众多研究者都在尝试如何将灰色理论与神经网络进行有效组合，以获得更好的预测效果。
因此，本文在借鉴前人的成果基础上，采用串联组合方法分别对基于灰色理论与神经网络的水质组合预测模型、基于灰色理论与神经网络的水质组合预测模型进行了对比研究，同时提出了一种预测效果更佳的基于时间窗口移动技术与神经网络的水质组合预测模型。
首先，本文根据中国环境质量公报（淡水环境）中长江水环境质量状况以及结合重庆市长江流域断面的实际情况筛选出七项水质指标，然后论述了灰色模型、神经网络以及神经网络的相关理论和算法，接着建立了基于灰色理论与神经网络的水质组合预测模型和基于灰色理论与神经网络的水质组合预测模型，并以重庆市长江寸滩断面1998年至2008年的水质数据为例进行了实例测试和结果分析，也对两种组合预测模型的结果进行了对比与讨论，得出了后者预测效果更好等结论。
与此同时，通过以上两种组合预测模型的研究，本文提出了基于时间窗口移动技术与神经网络的水质组合预测模型，并仍以长江寸滩断面为例，经过研究和实例测试表明该模型能够较好的对长江流域寸滩断面的水质进行预测，在整体上其预测效果比前两种组合预测模型更为理想，而且该模型能够较好地应用于水质指标预测和管理中，为河流水质预测提供重要的科学依据。
最后，本文采用基于神经网络的水质评价模型对重庆市长江寸滩各年的水质进行了等级评价，并与中国环境保护部公布的水质评价结果进行了对比分析，其结果表明水质评价结果在一定程度上能够正确地反映长江寸滩当前的水质状况。

长江流域详尽的流域规模矢量图，搜罗各个主流水系以及全流域盆地

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长江干流水系、雅砻江水系、岷江水系、嘉陵江水系、乌江水系、洞庭湖水系、汉江水系、鄱阳湖水系、太湖水系等资源，提供运用

ANSYS大跨径长江公路大桥实体模型,比较实用的ANSYS学习材料命令流

长江流域shp文件，包括国界与省界行政区划。
欢迎有需求的下载运用。
国界与省界来源于中国基础地理数据。

长江流域shape

数据包含：海河流域、淮河流域、黄河流域、辽河流域、松花江流域、西北诸河区、东北诸河区、长江流域

Description长江游艇俱乐部在长江上设置了n个游艇出租站1，2，…，n。
游客可在这些游艇出租站租用游艇，并在下游的任何一个游艇出租站归还游艇。
游艇出租站i到游艇出租站j之间的租金为r(i,j),1≤i＜j≤n。
试设计一个算法，计算出从游艇出租站1到游艇出租站n所需的最少租金。
编程任务：对于给定的游艇出租站i到游艇出租站j之间的租金为r(i,j),1≤i＜j≤n，编程计算从游艇出租站1到游艇出租站n所需的最少租金。
Input输入由多组测试数据组成。
每组测试数据输入的第1行中有1个正整数n（n≤200），表示有n个游艇出租站。
接上去的n-1行是r(i,j),1≤i＜j≤n。
Output对应每组输入，输出的每行是计算出的从游艇出租站1到游艇出租站n所需的最少租金。
SampleInput35157SampleOutput12

上海市2011年行政区划shp,文件，精确到每一个县区，同时把长江剔除在里面。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。