降雨径流相关法在水库洪水预报中的应用研究

洪水预报在防汛减灾与洪水资源开发中扮演着重要角色,是水库运行管理的基础。尽管洪水预报方法在科学研究上经历了由降雨径流相关、集总式水文模型到分布式水文模型的发展历程,但因降雨径流相关法具有计算简单、易于使用等特点,在水库调度等实际生产中至今仍被广泛应用。以山东半岛龙角山水库为例,对以往所采用的降雨径流单线预报方法进行改进,在充分考虑该流域降雨前期土壤含水特性的基础上,采用人工试错法将降雨径流关系的主要影响因子——前期影响雨量P_a划分为不同的区间,建立了P+P_a-R_s和P-P_a-R_s两套降雨径流关系图。结果表明,相比于降雨径流单线预报方法,两套降雨径流关系图的合格率分别提高了6%和7%,预报精度由乙等提高至甲等级别,增强了降雨径流相关法在龙角山水库的实用性,为水库调度决策提供了重要的科学依据。     

短期洪水预报的模糊联想记忆网络模型

径流是水文系统的输出之一,径流的形成是一个复杂的过程,难以用精确的数学模型进行描述,而应采用从定性到定量的综合集成的方法,将专家群体、数据和各种信息与计算机结合起来,把理论与人的经验结合起来对其进行研究。人们对经流形成的认识常常以一种结构性语言知识的形式来表达,模糊联想记忆网络模型具有模拟人类联想记忆的功能,为应用结构性语言知识进行综合推理提供了一条有效的途径,使得在径流预报中模拟应用人的经验成为可能。本文以紫坪埔洪水预报为实例,对该网络模型的应用进行了初步的探讨     

雷达定量测量降雨在洪水预报中的应用

应用雷达的基数据资料,提取雷达反射率,利用分组Z—I关系转化雷达反射率为雨强,运用地面雨量站网实测雨量对其进行卡尔曼滤波校准,将其结果作为洪水预报模型的降雨输入,并将该方法应用于湖北省白莲河流域.     

采用模糊技术分时段处理实现的短期负荷预报

采用模糊理论对日负荷曲线预报中的天气因素进行了模糊处理,根据季节、气候的不同对天气因素做不同的模糊处理和不同数学模型,建立了专家处理系统,提高了短期负荷预测的精度.通过对河南省某市级电力系统日负荷曲线的模拟预测,虽然仅对天气做了模糊处理,但预测结果令人满意.     

船舶运动姿态极短期预报研究

舰载机着舰是对海上飞行要求极高的作业,对舰船未来时刻的运动姿态进行预报,可以避免舰载机同飞行甲板的剧烈碰撞,保证舰载机在有风浪的海上安全起降。本文根据船舶运动特点,分析了船舶在海上航行时的运动过程。利用船舶运动的测量数据和艏前波值运用时间序列分析方法建立了船舶运动的数学模型并给出运动姿态的预报值。通过本方法的研究可以得到满意的船舶运动预报值。     

陆气耦合洪水预报技术在紫荆关以上流域的应用研究

针对河北省中小河流洪水预报预见期短,不能较好满足防洪调度工作需要的实际问题,以海河流域大清河水系拒马河紫荆关以上流域为研究对象,以降雨为耦合变量,采用中尺度数值大气模式,利用三维同化技术,提高了降雨预报成果的准确度。再以同化预报降雨数据为输入,耦合分布式河北雨洪模型进行流域洪水预报,在保证洪水预报成果精度的前提下,有效延长了洪水预报成果的预见期。该成果将为主动应对洪水灾害、降低洪灾损失等提供技术支撑,在我国中小流域具有推广应用价值。     

舰舶航态极短期预报的非线性方法

针对舰船航态的非线性特征，提出了采用非线性自回归模型描述舰船海上航行极短期运行过程的新方法。利用正交化的手段得到了辅助模型，进而对辅助模型的辨识推广出舰船航 超前多步预报器。仿真结果表明本文提出的预报方法比线性自回归模型描述的预报圾效，能提高预报精度，加长预报时间。     

提高低轨道卫星预报精度的一个方法

为了提高卫星预报精度 ,采用了与其他人不同的方法 :从IRV资料 (欧洲提供预报的卫星三维坐标和速度分量的资料 ;使用的坐标系随着地球转动 ,x轴指向地球经度零点 )求出初始轨道根数 .用多圈IRV资料或SLR (卫星激光测距 )资料进行轨道改进求出更好的轨道根数a、i、Ω、ξ =esinω ,η =ecosω和l=M +ω .与三维坐标和速度相比 ,用这些轨道根数作为数值积分基本变量 ,可减少内插多项式的次数 .本法的x轴指向平春分点 ,以减少世界时改正值UT1-UTC的预报值误差影响 .用最新的SLR资料改进卫星轨道 .预报时 ,计算的地球球谐阶、次扩展到 2 0× 2 0 ;日、月坐标精度提高到 2′ ,以进一步提高日、月摄动的计算精度 .光压摄动、大气摄动、坐标系和极移的影响均已考虑 .改进的预报有利于白天SLR .本法已编成程序并在上海天文台SLR站 4 86 /6 6微机上实现 .机外操作一次就可执行从初始轨道、观测资料处理和滤波计算卫星的各种摄动、数值积分、轨道改正、内插和快速计算卫星地面视坐标的全部任务     

基于信息熵误差异分布模型的洪水概率预报方法

以大渡河流域大金站为对象,开展了基于信息熵误差异分布模型的洪水概率预报方法研究.挖掘了确定性水文模型预报的相对误差的统计规律,发现不同量级流量下洪水预报的相对误差存在异分布特征,服从不同的概率分布函数.基于极大熵和极小熵原则确定不同流量量级下预报相对误差的最优概率分布函数,进而采用不同的误差分布函数描述不同流量量级下的...     

高层建筑火灾风险评价的模糊概率方法

针对模糊综合评判法在高层建筑火灾风险评价中的不足之处,提出了模糊权重的概念,并建立了高层建筑火灾风险评价的多级模糊概率综合评判模型。利用已有高层建筑火灾风险评价的指标体系进行了实例分析。结果表明,本文提出的模型与其它模糊理论相比,具有较好的合理性与有效性。     

基于级联神经网络的年降雨量预测

降雨量是农业生产的一个重要影响因素,如何准确预测降雨量成为指导农业、水利等一项重要的科技指标。从信息利用角度来看,单一预测模型仅能利用降雨量数据部分有效信息,而组合模型将单一模型的优势互补,可获得更佳的预测效果。基于神经网络理论的快速发展及级联神经网络预测模型被广泛应用于各个方面并取得了很好的结果,针对降雨量曲线的特点,深入分析BP神经网络及RBF神经网络发现,BP神经网络可很好的拟合对降雨量有很大影响的气候信息和其它因素,输出同一类型的降雨量影响信息; RBF 网络的特点就是可很好地提取同一类信息特征,二者的组合可很大程度的提高降雨量预测精度。鉴于此,将BP-RBF级联神经网络引入降雨量预测研究中,实例计算表明,该方法高于单一神经网络预测精度,证明该方法应用于降雨量预测是合理有效的。     

Over-excavation forecast of underground opening by using Bayes discriminant analysis method

A method to forecast the over-excavation of underground opening by using the Bayes discriminant analysis(BDA) theory was presented. The Bayes discriminant analysis theory was introduced. Based on an engineering example, the factors influencing the over-excavation of underground opening were taken into account to build a forecast BDA model, and the prior information about over-excavation of underground opening was also taken into consideration. Five parameters influencing the over-excavation of opening, including 2 groups of joints, 1 group of layer surface, extension and space between structure faces were selected as geometric parameters. Engineering data in an underground opening were used as the training samples. The cross-validation method was introduced to verify the stability of BDA model and the ratio of mistake-discrimination was equal to zero after the BDA model was trained. Data in an underground engineering were used to test the discriminant ability of BDA model. The results show that five forecast results are identical with the actual situation and BDA can be used in practical engineering.     

河道洪水演进的分类多模型组合预报方法

为了提高河道洪水演进预报精度,同时发挥各类预报模型的优点,提出一种组合预报方法,根据实际流域情况和资料情况选择多种洪水演进预报模型,针对不同的流量级别,利用多目标模糊优选方法选出特定条件下预报较准的模型进行分类组合预报,然后根据流量级别隶属度对各类预报结果加以组合.并以嫩江流域为实例,对组合预报方法的精度进行了验证.     

基于C-LSTM的短期用电预测模型和应用

基于深度学习下的长短期记忆循环神经网络对家庭短期用电预测进行研究.本研究引入卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和长短期记忆(long short term memory,LSTM)模型结合的混合深度神经网络模型C-LSTM,并在此模型基础上提出多步预测策略.根据对5个真实家...     

黄茨滑坡时间预报反分析

滑坡时间预报在保护人员财产免受损失方面具有重要的现实意义,合适的预报模型是预报成功的关键.针对滑坡系统的模糊性、不确定性等特点,采用了灰色系统预报滑坡时间.结合甘肃省黄茨滑坡的监测得到的位移时间资料,采用基于位移信息的Verhulst灰色模型,用Matlab编制计算程序,对黄茨滑坡的时间预报作反分析,得出滑坡发生时间的预测值及预测滑坡变形发展曲线,并将该结果与实际监测结果进行对比分析,以验证该灰色模型在滑坡时间预报中的适用性.结果表明,灰色Verhulst模型应用于滑坡时间预报中是可行的;时间预报结果与滑坡的实际滑动时间基本吻合,预测滑坡变形曲线基本与位移监测值展布趋势一致.合理的位移监测点布置、合适的记录时间间隔、位移数据的数学处理及多个监测点位移数据的综合分析有助于提高预报精度.     

一种基于混沌吸引子的降雨降尺度分析

通过分析大时间尺度的年降雨量分解到小时间尺度的月降雨量的分解系数的混沌特征量,论证了分解系数具有混沌特性.在此基础上,对分解系数建立预测模型并给出具体算法.然后根据预测结果进行月降雨量的降尺度计算.实例研究表明,利用混沌相空间模型对降雨进行降尺度分析是一种有效的方法.     

回归分析法在年用电量预测中的应用

针对年用电量的预测，研究了回归分析法中的一元线性回归模型．该模型充分考虑了年用电量与时间的关系，以某地区为例，求出该地区1990年至2000年的用电量回归方程，再用该回归方程求得的年用电量与实际值加以比较．误差满足实际要求且方法简单易行，证明了一元线性回归可以有效的应用于年用电量预测．     

梯级水库短期优化调度模型的精细化与GPU并行实现

反调节频繁以及水力联系关系处理困难一直是梯级水库短期联合优化调度模型中的重点和难点问题,为此本文提出一种基于组合POA（逐步优化）模型的梯级水库短期优化调度模型。该模型以逐步优化方法为框架,对梯级各库运行方式进行组合,形成多种梯级运行方案,最后通过POA求解,对比各方案结果,筛选出梯级水库最佳运行方案,完成对梯级水库的过程优化。对硕曲河梯级水库短期联合调度的结果表明,该模型能够快速地优化出符合水力联系且兼顾反调节的梯级水库运行方案,解决了梯级水库短期联合优化调度中反调节频繁以及水力联系处理困难的问题,提高了硕曲河流域水资源的利用率。

     

杜步大桥放样精度分析

通过对广东阳山107国道杜步大桥的放样进行研究总结,对放样的精度要求,从路桥设计、施工(使用全站仪施测各级点)和平面控制网布设、放样方法等方面综合分析,论证了±15mm的桥墩中心点位精度的合理性和放样精度能满足规范要求。提出了4种校核测量方法:重复观测法;方位校核法;距离校核法;相互检测法。     

高层建筑全站仪高程竖向传递方法及其精度分析

高层建筑的出现对测量精度提出了更高的要求,常规方法已不能满足需要.通过对常用的测量方法进行比较,采用全站仪天顶测距引测法能够满足高层建筑对于高程传递的精度要求.对全站仪高层竖向传递进行了精度分析,验证了该方法的可行性.