如今，水资源管理已成为世界的重大利益。 然而，研究区域现有的水文气候历史数据的缺失或质量较差，有时使水文研究变得困难。 通常，设计概念雨流模型的目的是通过校正间隙和预测流量来带来适当的答案。 位于Cavally河上的Ity站的历史水文气候数据包含必须弥补的空白。 本研究旨在通过人工神经网络建立降雨径流模型，以填补卡夫里河流域伊特水文站流量数据系列的空白。 利用流量蒸散数据建立了具有两个条目（每月平均降雨量和蒸散量）和出口（流量）的前馈的多层感知器。 神经网络模型的各种体系结构的性能标准的比较表明，体系结构2-3-1给出了最佳结果。 该架构为校准提供了75.79％的Nash系数和95.64％的相关线性系数，为验证提供了73.32％的Nash系数和98.33％的相关线性系数。 模拟流量与观测流量之间的相关性很强。 校正和验证的相关系数分别为83.89％和83.08％。

编写一个模拟人工洗牌的程序，将洗好的牌分别发给四个人。 使用结构card 来描述一张牌，用随机方法来模拟人工洗牌的过程，最后将洗好的52张牌顺序分别发给四个人。 设计要求： 1）要求使用java类包中的Math.Random()方法进行随机处理。 2）要求在dos控制台窗口中显示每个人手上的扑克牌 3）要求将每个人手上的13张牌按照四种花色，从小到大排列整齐后显示出来。 *4）可以设计成图形用户界面，通过按钮进行洗牌、发牌的动作，并按上面的要求显示东西南北四个人手上的牌型。