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1.
洪水预报已成为提高水库洪水资源利用效率的必要手段,然而由于水文系统不确定性因素的存在,洪水预报误差不可避免.洪水预报误差极大影响水库预报调度成败,并且针对具体水库洪水预报误差通常会偏离正态分布,对洪水预报误差分布规律进行推求意义重大.当前,作为推求洪水预报误差分布规律的有力方法——最大熵原理正在广泛使用,但是对洪水预报误差分布规律推求问题本身和最大熵原理方法的认识仍存在局限.对洪水预报误差分布规律推求问题本质及最大熵原理适用理由做了进一步说明,三峡水库汛期洪水预报相对误差分布规律推求的实例研究表明,最大熵原理在其应用中是可行且有效的,值得进一步推广应用. 相似文献
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3.
基于普适似然不确定性估计(generalized likelihood uncertainty estimation,GLUE)分析框架,通过在其似然函数的定义中考虑实测流量数据的误差,建立新的似然函数L2,并与广泛使用的似然函数纳希效率系数L1进行对比,分析讨论了流量数据误差对流量模拟不确定性估计结果的影响.通过淮滨... 相似文献
4.
电力电量平衡算法及其应用研究 总被引:4,自引:0,他引:4
电力电量平衡法原是水电站规划设计中确定装机容量的基本方法,通过对该方法的研究,总结出其应用于水电系统短期调度的突出特点是原理简单、可较好地处理机组连续开停机问题,并可有效地减少优化计算工作量;同时还提出了该原理的数学计算方法及其在水电站群短期优化调度数学模型求解中的应用方法,为计算机软件系统的开发奠定了基础。实际应用表明,该方法合理、实用。 相似文献
5.
分类器的稳健性能是分类器的重要性质之一。支撑向量机SVM和稳健感知器得到的都是最优分类面,都具有很强的稳健性能。SVM构造的是到所有支撑向量(距分类面最近的样本)等距离的最优分类面,SVM算法需要求解一个二次型寻优问题;而稳健感知器构造的是到所有基(各模式类的边界样本)距离都较远的最优分类面,稳健感知器需要求解一系列的线性规划。文章在二者的基础上提出了适用于线性可分问题的支撑向量稳健感知器及其几何训练算法.它将问题转化成了一系列的线性方程组,它将比SVM的二次型寻优具有更快的速度。实验仿真表明了该算法的高效性。 相似文献
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针对水库"以水定电"优化调度数学模型求解方法中,传统动态规划方法易陷入"维数灾",而现代智能算法搜索效率低且易陷入局部最优解等不足。本文基于水库在高水头运行时耗水率小的特点,提出了水电站水库"以水定电"调度模型的快速求解方法——浮子算法。该方法在水电站满足保证出力和最小下泄流量等要求的前提下,尽可能提高水库调度期的运行水位以达到直接寻找优化调度解的目的。通过案例分析并与离散微分动态规划(DDDP)方法求解结果比较,本算法结果与DDDP算法十分接近,计算时间约为后者的50%。与其他算法联合使用,可在提高优化效果的同时缩短模型的求解时间,为水电站水库"以水定电"调度计划的制定和快速决策提供技术支持。 相似文献
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