基于CS算法的马斯京根模型参数估计

马斯京根模型是河道洪水演算中应用最为广泛的方法,但模型参数确定中存在求解复杂、精度不高等问题。本文通过引入步长调节系数,结合高斯扰动,提出了改进的布谷鸟算法,提高了算法的求解精确度,并将其应用于马斯京根参数估计优化的问题中,最后通过具体的实例验证了该方法的正确性和可行性。     

基于DEM的入库洪水预报模型研究及系统开发

基于数字高程模型,考虑流域空间的变异性,建立数字高程流域水系模型,在此基础上对流域空间进行离散化,划分出产汇流计算子单元并计算各子单元面积权重。将构建好的数字高程流域水系模型与集总式流域水文模型-新安江模型相耦合,建立了基于数字高程模型的数字水文模型。采用客户服务器方式将该理论模型实现为水文预报计算机软件系统,并将该系统应用于全球能量与水循环亚洲季风试验强化观测区-淮河史灌河流域,对流域内梅山水库与鲇鱼山水库进行入库洪水预报实例研究。结果表明:构建的数字水文模型可以很好地模拟水库入库洪水过程,满足实时洪水预报精度的要求。这对充分利用现有空间技术和空间数据进行降雨-径流模拟并改进水文预报方法提供了研究途径。     

Delft-FEWS在英国环境署的国家防汛系统中的应用

极端暴雨天气引发的城市积水是世界性难题。Delft-FEWS模型自2002年问世后,已被全球40多个地区选作洪水预报系统,英国环境署建立了以Delft-FEWS为核心的河流与海洋的洪水预报系统,整合了国内原有的8个洪水预报系统,涉及20个不同水文水力预报方法的集成及2 000多个地区的实时预报。对Delft-FEWS在英国环境署的国家排水防汛系统中的应用进行了介绍,以期为构建中国城市排水防汛实时预报与决策支持系统提供有益参考。     

临近基坑建筑物沉降神经网络动态预报

将BP神经网络与遗传算法结合,建立了建筑物沉降的动态预报模型。实例分析表明所建立的模型预测精度较高,预报值与实测值吻合较好,该方法对建筑物沉降的实时预报有一定的实用性。     

黑龙江漠河站开江日期预报方法

通过2015、2016年漠河冰凌实验站逐日冰厚、冰中温度、气温等数据的分析和计算,建立了此站冰与大气接触面热交换系数计算方法,及其相应的计算公式。对漠河站开江前的冰中温度、冰盖融化量和冰厚进行了计算,在计算了冰盖临界挠度和破冰水位后建立了相应的开江预报模型,并对采用破冰水位和水位上升系数所建立的两种预报模型进行了对比分析。漠河站以动力或者以动力为主的开江形势采用破冰水位建立的开江预报模型能明显提高预报精度,而以热力为主的开江形势,采用4月水位上升系数的开江预报模型预报精度较高。     

一种改进的高铁桥沉降变形预报方法研究

鉴于传统BP神经网络在高铁桥沉降变形预报中随机性强、收敛速度慢、易陷入局部极值等缺点,本文引入了顾及邻域粒子群影响的改进粒子群算法(IPSO)优化BP神经网络,建立IPSO_BP的高铁桥台沉降变形预报模型,组合模型的预报结果与高铁沉降变形评估方法—Asaoka进行比较,结果表明:基于改进的粒子群优化BP神经网络模型较高铁桥传统BP预报模型收敛速度更快,预报精度更高;预报评估结果与Asaoka方法预报的结果相符,证明了IPSO_BP模型的可靠性和实用性。     

坐标转换与区域似大地水准面在HSCORS中的应用研究

针对呼和浩特市连续运行参考站系统（简称HSCORS）中,结合呼和浩特市区域精化大地水准面模型成果。利用数据处理与控制中心隐蔽播发功能,为用户提供实时高精度三维地方直角坐标成果的方法进行了分析和研究。用成果证明该方法能够有效地解决用户使用时野外点校正、坐标转换、编程求参数等等繁琐工作,具有一定的实用价值。     

联合方位-径向速度的粒子滤波目标运动分析

纯方位目标运动分析方法要求观测平台有效机动才能估计目标运动状态,针对这一问题,联合径向速度与方位角作为测量信息对目标进行运动分析,但基于卡尔曼滤波算法进行解算需要已知粗略的目标状态初始值,且收敛时间较长、误差较大,不利于目标实时跟踪.针对以上问题,提出了一种基于粒子滤波的方位径向速度联合目标运动分析方法,建立目标运动状态分析的粒子滤波算法模型,对目标位置和速度等运动要素进行估计.在目标初始状态未知的情况下,一定程度上缩短了收敛时间,减小了估计误差,海试数据处理结果显示:相同条件下,与原有方法相比,本文所提方法收敛时间从35.1 min缩短至30.0 min;跟踪精度从6.1%提高至3.8%,且无需已知目标状态初始值。     

基于高斯粒子滤波算法的改进及应用

针对粒子滤波存在的样本贫化现象,提出了一种优化重选样本粒子的粒子滤波算法。这种方法在引入最新量测后将状态后验概率密度逼近为一个高斯分布,在粒子贫化问题逐渐凸显后,通过该分布重新采集粒子后再进行运算,有效缓解了传统方法在粒子贫化后出现的滤波精度下降的问题。仿真结果表明,新的粒子滤波算法有更高的滤波精度和运行效率。     

西安市天然气冬季短期负荷预测研究

通过验证西安市冬季天然气门站小时流量时间序列的混沌特性,利用改进的混沌时间序列负荷预测方法,进行了小时流量短期预测。冬季天然气门站流量时间序列可以分解为周期与混沌两种子模型的线性叠加,针对混沌子模型引入加权一阶局域法进行混沌短期负荷预测,提高了总负荷预测精度。