基于Green-Ampt模型的生物滞留池设计参数影响研究

基于Green-Ampt理论,建立了生物滞留池水分运动数学模型,研究了不同降雨工况下生物滞流池产流过程及设计参数对设施水文效应的影响特性.结果 表明:三种设计降雨工况下,生物滞留池产流峰值均显著小于径流峰值,产流延时均大于500 min,得到了较好的径流调控效果,但随着降雨强度增大,设施的产流时刻提前,对径流峰值削减能力有所减弱;在四种设计参数中,内部储水区高度对地下水排放比例影响最大,填料层厚度、填料渗透系数和蓄水层深度的影响微弱;填料渗透系数对表层积水时长影响最大,其次为填料层厚度和蓄水层深度,内部储水区高度几乎没有影响;填料层厚度和内部储水区高度对径流量削减率影响最大,其次为填料渗透系数,蓄水层深度影响最小;蓄水层深度对径流峰值削减率影响最大,其次为填料层厚度及渗透系数,内部储水区高度影响甚微.     

改进遗传算法在水文模型参数优选中的应用

为改善传统水文模型参数优选算法的性能,针对遗传算法的寻优效果明显依赖于模型参数的初始变化区间的大小,并且局部搜索能力较差、可能会出现过早收敛等问题,在遗传算法中加入局部搜索算子和加速算子,并引入了生物学中的小生境概念,提出了基于小生境技术的混合加速遗传算法(HAGA).该算法在广西合浦水库流域的洪水预报中得到成功应用.结果表明:基于小生境技术的混合加速遗传算法不仅有较好的全局优化性能而且精度较高,是一种既可以较大概率搜索全局最优解,又能进行局部细致搜索的优秀非线性优化方法.     

模型参数优化中的混合方法及其应用

归纳了现代典型混合软计算法的构成，指出其或松或紧融合多种单一要素来提供具有互补性的推理与搜索方法，是解决知识驱动推理或纯数据驱动推理问题的有效变通手段。通过知识域与经验数据的结合增加了模型可靠度和问题解决能力。为了解决最广泛和高复杂性的工程或社会问题，应开发有效整合各类推理搜索技术的智能工具箱，以获得低成本解决方案，并举例说明了混合软计算的应用。     

裂缝性油藏渗吸模型参数确定方法及应用

针对实验设备和测试手段受限制、实验方法周期长、价格昂贵和误差较大的特点,提出了采用油藏生产历史数据进行线性回归来确定模型参数的新方法,建立了裂缝性油藏产量预测及最大渗吸速度发生时间的数学模型.通过实例分析和对比,验证了该方法的可靠性.对裂缝型油藏水驱开采动态研究具有参考价值.     

实际应用中S-P水质模型参数的确定

S—P模型是比较成熟的水质模型，参数的确定是模型应用效果的关键。在实际应用中对确定S—P水质模型最优参数进行探讨。     

半参数回归模型在测量数据处理中的应用

考虑半参数测量模型，利用核函数并综合最小二乘法建立了参数β和s的估计量β^^，s^^其次，用一个模拟的平差算例从估值的稳定性、均方差等方面与最小二乘法进行了比较，最后，将所得结果应用到自由网平差和GPS测量中。结果说明，半参数测量模型比参数模型更能反应真实情况。     

稳定同位素法在追踪地下水污染源中的应用

地下水是人类最洁净的饮用水源,由于其自净能力较弱,一旦受到污染,极难治理.查清污染源是地下水污染防治的前提,而稳定同位素法在判断地下水的补给来源、地下水与地表水之间的联系,以及确定各种污染水源在地下水中的混合比例方面的应用比较成熟,因此在寻找地下水污染源方面有广阔的应用前景.     

稳定同位素法在追踪地下水污染源中的应用

地下水是人类最洁净的饮用水源,由于其自净能力较弱,一旦受到污染,极难治理.查清污染源是地下水污染防治的前提,而稳定同位素法在判断地下水的补给来源、地下水与地表水之间的联系,以及确定各种污染水源在地下水中的混合比例方面的应用比较成熟,因此在寻找地下水污染源方面有广阔的应用前景.     

组合模型在河流补给量预测中的应用

本文以河流多年监测资料为依据,采用线性回归、非线性回归及灰色模拟等方法分析了河流与地下水的转化规律,建立了河流补给量预测的最优组合模型,并取得了满意的预测效果,展示了多形式组合模型在河流补给量预测应用中的前景.     

基于遗传算法的ARMA模型参数估算方法及应用

针对时间序列分析与预测中最为常见的ARMA模型的参数估测问题，在传统方法的基础上，提出了首先采用长自回归模型计算残差法拟和模型初值，然后通过分布确定参数的取值范围，最后采用遗传算法计算ARMA模型更为精确的参数值的方法．通过计算实例可以看出，采用遗传算法估测ARMA模型参数是有效可行的，同时也为ARMA模型的参数估测提供了新思路．     

目标二维像散射中心模型中的参数估计

为了从目标二维像中获得目标更为丰富的信息 ,本文利用基于几何绕射理论 ( GTD)的参数化散射模型 ,确定了模型中参数的估计是一个对于连续和离散混合参量的非线性、非凸面的高维最小化问题 ;并提出了迭代最大似然 ( ML )估计算法、CLEAN算法和 RELAX算法以及改进的迭代 ML估计算法。最后给出了仿真计算结果。     

信息技术增长及扩散曲线模型的参数估计

用差分一最小二乘法对信息技术的增长及扩散曲线模型的参数进行了估计,并用实例说明了估计的过程及精度。     

Alpha稳定分布参数评估及应用研究

随着信号处理技术的发展,非高斯信号处理是近年来发展起来的一个信号处理的新领域.针对现实生活中所遇到的大量非高斯信号或噪声具有显著的尖峰脉冲特性,而这种脉冲特性使得这类非高斯过程的统计特性显著偏离高斯分布的实际问题.重点研究了基于广义中心极限定理的Alpha稳定分布,它能够很好地描述信号统计分布的非高斯性和重拖尾性.本文首先讨论Alpha稳定分布的定义和基本理论,然后求解出该分布的概率密度函数,以便于样本分位数法和基于分数低阶矩法的实现.最终,把研究结果应用于上证指数和道琼斯工业指数,求解出其服从的分布模型.     

威布尔分布产品参数估计极大似然优化方法

航空、航天、机械等领域的许多产品寿命服从威布尔分布，威布尔分布参数估计的极大似然方法是通用方法，可适用于完全样本、截尾样本。在最小二乘法参数估计基础上，提出了寿命服从威布尔分布产品的分布参数估计和分布参数区间估计的极大似然优化方法；解决了实数范围内快速搜索求解参数估计极大似然超越方程问题。所提出的优化方法，可进行威布尔分布参数和分布参数区间的快速估计，既可用于完全样本，又可用于定数截尾样本或定时截尾样本。     

指端微循环容积脉搏血流模型的建立及模型参数的辨识

指端容积血流脉搏波中包含着丰富的血液循环系统的生理信息,为了研究指端容积血流脉搏波,本文在桡动脉和指脉之间建立了一个指端容积脉膊血流模型,并运用最小二乘法对指端容积脉膊血流模型的参数进行了辨识.     

河流水质模型参数模糊估计的研究

本文用模糊子集合描述河流水质模型参数估计的真实性、安全性和风险性,提出了在“真实”准则,“真实-安全”准则和“真实-风险”准则下的河流水质模型参数模糊估计的方法,并给出了O'coonor水质模型参数模糊估计的算例。本文的研究在河流水质预测与规划中有广泛的用途。     

基于云模型的分布估计算法及其在物性参数估算中的应用

为了克服传统计算方法在估算复杂体系的参数时往往难以保证其准确性的不足,引入一种改进的分布估计算法用来计算适应于聚合物体系的热力学状态方程参数.该改进算法以云模型理论为基础,提出一种新型的构建种群个体解空间概率模型的方法.使用测试函数验证结果表明,改进算法能有效地提高收敛速度和搜索精度.将该方法应用于超临界乙烯配位聚合体系的链扰动统计缔合流体理论(perturbed-chain statistical associating fluid theory,PC-SAFT)状态方程二元交互参数k_ij的求解,所得结果用于状态方程再参数化,能精确描述组分间的气液相平衡.     

三参数对数正态分布的参数估计

运用线性相关系数优化法对三参数对数正态分布的参数Ｎ０，μ和σ给出了相应计算方法．疲劳性能测试数据在ｐ－ｌｇ（Ｎ－Ｎ０）坐标系中最大限度地呈现线性关系．实例表明直线拟合效果良好．     

固定床化学反应器二维模型的参数估计方法

对于固定床化学反应器二维模型中的参数,根据最小二乘准则,使用分布参数系统最优控制理论,推导出一些必要条件,并给出一些梯度公式。