一种新的洪水过程随机模拟方法研究

洪水随机模拟是防洪安全设计的新途径。利用Gumbel-Hougaard Copula构造边缘分布为PⅢ型分布的两变量联合分布,用以描述洪峰和洪量。根据该联合分布进行随机抽样同时模拟洪峰和洪量系列并转化成洪水过程线,从而建立一种新的洪水过程随机模拟方法。该方法用峰量联合分布代替单独的洪峰和洪量的分布,能够考虑洪峰和洪量之间的相关性,克服了分离处理峰、量的缺点。与现有的洪水随机模拟模型相比,如季节性一阶自回归模型和典型解集模型,文中提出的模型所模拟的洪峰和洪量统计特征的相对平均偏差和相对均方误差等指标均较优,能够更好地保持实测系列洪峰和洪量的统计特征。     

映射内插高精度频率估计

如何精确估计噪声中的正弦信号的频率是雷达、声纳、通信和生物医学工程等许多领域中的—个重要问题.对于高斯白噪声中的单个或能够很好分辨的P个正弦信号,其频率的极大似然估计就是周期图频率估计(PFE),也就是周期图功率谱最大的P个谱峰所对应的频率[1]. 在实际应用中,由于使用FFT等数字技术,对大量位于离散的谱线之间的频率均无法得到精确的频率估计.通常减小估计误差的方法有两种:一种是增加谱线的条数(M),但使计算量显著增加;另一种是利用抛物线内插法(PIFE),对谱峰的位置加以修正.这些方法减小误差的效果仍不明显,其频率估计的均方根误差(RMSE)如图1所示.     

基于四阶累积量的波束域MUSIC方法

在非白噪声背景下,基于二阶统计量的高分辨方法性能较差.基于四阶累积量的高分辨方法能较好地抑制空间高斯噪声,但其运算量较大.为了解决这一矛盾,文章提出了一种基于四阶累积量的波束域MUSIC方法.仿真分析和实验结果表明,与阵元域四阶累积量MUSIC方法相比,论文所提方法降低了分辨门限,减小了估计偏差和均方根误差,同时减小了运算量.     

基于SOA-MGM(1,n,q)模型的信息流通量预测

针对多变量灰色模型存在预测误差大和参数需手动设置的缺点,将人群搜索算法和M GM (1,n,q)结合,运用SOA算法对M GM (1,n,q)模型的参数q进行优化,提出一种基于SOA算法优化MGM (1,n,q)的高校图书馆图书信息流通量预测模型.选择平均绝对百分比误差(MAPE)和均方根误差(RMSE)作为评价指标,通过SOA-MGM(1,n,q)、MGM (1,n)和GM (1,1)三个模型预测结果对比发现,提出的SOA-MGM(1,n,q)模型可以有效提高信息流通量的预测精度,具有推广应用价值.     

L—V模型在软土地基沉降预测中的应用

为了提高软土地基沉降模型的预测精度,将现有的Logistic模型和Von—Bertalanffy模型进行叠加,提出了L—V模型,并利用Origin拟合软件对模型参数进行求解。将该模型应用到软土地基沉降预测中,并与Logistic模型和Von—Bertalanffy模型比较。结果表明L—v模型全过程沉降预测的拟合程度最高,达到0．9978;沉降后期L—V模型的均方根误差（RMSE=1．512）小于Logistic模型（RMSE=2．930）和Von—Bertalanffy模型（RMSE=3．624）的均方根误差,其预测值更加接近观测值。     

光纤陀螺随机建模与仿真研究

研究光纤陀螺的随机漂移特性对提高光纤陀螺的精度具有重要意义.分析了光纤陀螺的随机误差特性的总方差特征,建立了光纤陀螺的随机模型,给出了各种随机噪声的仿真方法,提出了模拟光纤陀螺随机漂移的方法.在随机仿真中,采用平衡多小波变换的方法来模拟1/f噪声,用白噪声一次离散积分的方法来模拟速率随机游走噪声,用一阶马尔可夫过程来模拟指数相关噪声.进行了随机仿真实验,结果表明,建立的随机模型和采用的仿真方法是合理有效的.     

基于D8算法的分布式城市雨洪模拟

为了有效地控制城市雨洪,选取武汉市汤逊湖流域作为研究区,建立一个基于D8算法的分布式城市雨洪模型,实现对城市暴雨积水动态模拟.通过对产汇流和管网排水过程进行简化,建立了流域雨洪模拟模型,并分别利用该流域2013年7月5-7日和2010年7月11-13日降雨径流资料进行模型率定及验证.与实测资料对比,模型率定期的积水总量相对误差为5.4%,典型地段积水深度相对误差均值为9.5%,绝对误差均值为18.9mm,均方根误差(RMSE)为20.0mm;验证期的典型地段积水深度相对误差均值为14.9%,RMSE为49.3mm.模拟结果表明:基于D8算法的分布式城市雨洪模型能够较好地模拟城市雨洪过程,可以进一步用于未来条件下城市雨洪情景分析,为城市雨洪控制提供决策依据.     

基于小波阈值去噪的光谱模型评价方法研究

采用小波变换对小麦近红外漫反射光谱进行阈值去噪研究,在软阈值函数下,分别采用固定阈值、启发式阈值、自适应阈值、最大最小阈值对光谱信号进行去噪,并用偏最小二乘建模的方法对去噪效果进行评价.结果表明,小波阈值降噪方法可以有效地降低原始光谱噪声,并很好地保留了信号中的尖锐和突变部分,而在阈值降噪过程中,最大最小阈值去噪效果最好,其建模后的绝对系数(R2)是0.8935,均方根误差(RMSE)是0.2886.     

改进的粒子滤波重采样算法

针对粒子滤波算法粒子退化的问题,提出了分类重采样(CR)算法。根据重采样时筛选出粒子数目的多少采用不同类型的复制方案,并在有效粒子减少的情况下,及时补充新粒子。仿真结果表明:当选取的粒子数目较少或者仿真周期较长时,该算法相比较多项式重采样(MR)算法和系统重采样(SR)算法具有较小的均方根误差,且多次仿真得到的均方根误差(RMSE)的方差也相对较小,说明该算法在鲁棒性、持久性和稳定性方面有所改善。     

基于自回归模型的桥梁脉动风场模拟

为了客观量化桥梁结构上各点处的脉动风速时程从而为准确计算风荷载效应提供前提保证,在考虑结构节点间的风速时程相关性的基础上,采用线性滤波技术亦即白噪声滤波法中的自回归模型(AR)模拟了某斜拉桥主梁上个别代表点处在任意200 s时长内的风速随机时程.该模型通过线性滤波器将白噪声随机序列输出为符合一定谱特征的平稳随机过程.分别采用Kaimal谱和Panofsky谱作为水平向风和竖向风的风速谱.结果表明:AR模型可以有效模拟脉动风速时程,合成的随机风速时程能够客观反映各代表点风速的时间相关性和空间相关性,其功率谱和目标功率谱也吻合较好.     

基于Copula函数的径流随机模拟

随机模型的核心问题是构建联合分布或条件概率分布.建立了基于Copula函数的一阶非平稳时间序列模型,即季节性CAR(1)模型,并与季节性AR(1)模型进行比较.以宜昌站月径流模拟为例,研究了季节性CAR(1)模型的实用性.结果表明,所建模型能较好的模拟原序列的统计特性,尤其是偏态特性、非线性相关性和概率密度特征的保持上,为水文水资源随机模拟研究提供了一种新的途径.     

考虑入库洪水随机过程的梯级水库防洪优化调度

针对梯级水库防洪优化调度求解过程中存在的入库洪水过程的随机性,以及优化调度模型求解的复杂性这两方面的问题,建立了基于Copula函数的梯级各地区洪水的联合分布函数,通过随机模拟方法得到梯级水库的入库洪水过程;建立了梯级水库防洪优化调度模型,并提出了基于并行搜索思想的PDP算法进行求解。清江梯级水库实例研究结果表明,基于Copula函数的随机模拟方法,能充分考虑洪水地区组成方式的多样性和随机性,从而能模拟对梯级防洪调度最不利的情况;PDP算法比文中其他算法更容易收敛到全局最优解;较常规调度,梯级水库防洪优化调度可进一步降低下游地区的防洪风险。     

随机最优策略在转子系统振动控制中的应用

为了减小随机激励作用下转子系统的振动, 提出了一种用于振动控制的随机最优控制策略.基于线性二次型高斯控制理论, 给出了转子系统在白噪声激励作用下振动控制的随机最优控制规律，并通过成形滤波器把有色噪声变为白噪声，得到了有色噪声激励作用下的随机最优控制规律. 通过求解方差方程，用数值方法对对随机激励作用下的转子系统的位移响应方差进行了研究.结果表明, 该控制策略作用下转子圆盘中心的位移响应方差仅为没有控制策略作用下对应位移响应方差的16.7％. 该控制策略能够有效地抑制转子系统的振动. 转子圆盘中心的位移响应方差随着随机激励功率谱密度的增大而增大.     

洪水随机模拟的非参数扰动最近邻自展模型

洪水过程非参数随机模拟是一个崭新的课题,现首次就这课题作了一些探讨。首先介绍非参数最近邻自展模型原理并进行改进,提出了非参数扰动最近邻自展模型(简记PNNB),然后将PNNB模型应用于洪水随机模拟。通过单站洪水和多站洪水序列模拟研究表明,该模型概念清晰,结构简单,模拟洪水过程是可行的。该尝试为洪水过程随机模拟提供了一种非参数途径。     

一种新的分期设计洪水计算方法

采用超定量取样方法,从洪水发生时间和量级两个方面考虑,建立了基于Copula函数的洪水发生时间和量级的两变量联合分布,提出了一种新的分期设计洪水计算方法,并与现有的方法进行比较.应用实例结果表明:所推求的分期设计洪水既能符合防洪标准要求,又能够满足分期设计洪水与年设计洪水的关系;主汛期的设计值相对年最大设计值有小幅度增加,而非主汛期设计值则小于年最大设计值;比现有的分期设计洪水计算方法更加合理可行,为分期设计洪水分析计算提供了一条新的途径.     

基于斜舵船舶减纵摇LQG控制

研究基于斜舵船舶减纵摇问题,建立了船舶基于斜舵纵向运动状态空间数学模型,用递推最小二乘法对海浪扰动进行建模.将扰动模型与原来的系统模型合并为新的系统模型,并引入白噪声作为系统干扰.对扩展后的新系统,运用线性二次高斯(LQG)控制方法计算出扩展Kalm an滤波增益阵和扩展随机最优控制增益阵.另外通过仿真给出了斜舵的倾斜角度对减摇效果的影响.仿真结果表明,基于斜舵利用经典的LQG控制方法实现船舶减纵摇控制是可行的.     

不确定观测线性离散随机系统白噪声估值器

在网络控制系统和传感器网络中,可能的传感器观测数据丢失使得系统的观测具有不确定性。应用新息分析方法,对传感器具有数据丢失的不确定观测线性离散随机系统,提出了统一和通用的白噪声估计算法,包括输入白噪声估值器和观测白噪声估值器。可统一处理传感器具有数据丢失的白噪声的最优滤波、预报和平滑问题。同时,给出了稳态白噪声估值器和相应的Wiener白噪声估值器。当没有数据丢失时,所得的结果恰是以往基于完整观测数据的白噪声估值器。仿真研究验证了算法的有效性。     

Signal modulating noise effect in bistable stochastic resonance systems and its analog simulation

1 INTRODUCTIONSince stochastic resonance (SR) was presentedby Benzi et al[1]to explainthe periodic recurrent iceages ,this phenomenon has continuously attractedconsiderable attention. The termof SRdescribes aphenomenon whereby the response of a nonlinearsystemto a periodic signal can be amplified and op-ti mized by the assistance of noise .Stochastic resonance was first discussedin thecontext of bistable systems . Fauve et al[2]per-formed the first experi ment of stochastic resonancewit…