改进的TOPKAPI模型及其在洪水预报中的应用

分析改进的TOPKAPI模型的结构组成,并对模块计算做出相应调整.以地理信息系统技术为支撑,基于数字高程模型的数据构建数字流域平台,根据土壤、植被类型等资料建立属性数据库,结合空间水文气象资料,将改进的TOPKAPI模型应用于半湿润的洛河上游卢氏流域的洪水预报,并进行分析评价.应用实例表明,改进的TOPKAPI模型结构...     

分布式TOPKAPI模型的数值解法及其应用

为了提高分布式TOPKAPI模型的计算精度,用数值分析的方法对模型非线性水库方程进行求解.通过分析得出非线性水库方程的一般格式,运用四阶龙格库塔算法建立求解数值解的递推关系式,并且通过变步长链提高算法的效率,保证递推关系式的收敛和稳定.利用变步长的四阶龙格库塔算法在1 km网格精度下对布柳河流域进行洪水模拟,模型率定期和检验期的确定性系数分别达到了0.908和0.912.     

改进的神经网络模型在水文模拟中的应用

将BP神经网络与K-最近邻(KNN)算法耦合起来,建立BK(BP-KNN)模型,该模型以前期模拟流量和相应影响要素作为BP神经网络的输入,出口断面流量作为网络输出,对产汇流过程进行模拟;采用K-最近邻算法,基于历史样本的模拟误差和相应影响要素对网络输出进行修正,实现了非实时校正模式下的连续模拟。根据BK模型的计算流程将其参数分为3个层次,各层次分别使用NSGA-Ⅱ多目标优化算法进行参数优选,提高了模拟精度、优化效率和网络泛化能力。分别将新安江模型的产流、产流分水源计算模块与BK模型相耦合,建立 XBK (Xinanjiang runoff production-BK) 和 XSBK (Xinanjiang runoff production and separation-BK)模型,在呈村等3个不同类型的流域应用新安江模型、BK模型、XBK模型和XSBK模型进行模拟精度比较,结果表明改进的模型模拟精度更高,较好地解决了神经网络模型在水文模拟中存在的问题。     

分布式水文模型在淮河洪泽湖以上流域洪水预报中的应用

以淮河洪泽湖以上流域为例,采用分布式水文模型,根据降雨和流域内水利工程的现状应用情况进行降雨径流与洪水过程预报研究,同时对息县、鲁台子、蚌埠、蚌埠以下淮北以及淮南流域进行参数率定.预报模型在2003年淮河大洪水预报中进行了检验,取得了较高的预报精度.     

基于替代模型的油藏注采参数多目标优化设计

针对水驱油藏生产过程中合适的注采参数选取难的问题,提出了以净现值和累产油量为目标函数的多目标优化注采参数设计方法。采用基于粒子群算法的最小二乘支持向量机作为替代模型代替数值模拟,并用带精英策略的非支配排序多目标优化遗传算法对注采参数进行优化。以某区块两注两采模型为例,选取生产井井底压力和注水井注入量为优化变量,通过粒子群算法优化的最小二乘支持向量机构建替代模型,在优化过程中代替数模,再利用非支配排序遗传算法对注采参数进行优化。对比分析替代模型和数值模拟优化设计的结果,其误差在3%以内,并在注采参数优化时间上得到了明显提升。     

代理的环境评价模型在智能报表系统中的应用

代理之间的交互是多代理系统中的重要问题．根据人的行为受到社会评价的影响，提出了代理交互的环境评价模型，并对其在智能报表系统中的应用特点进行了讨论；基于智能报表系统的逻辑模型，探讨了代理的评价和主要协调过程，定义了代理的评价公式．环境评价模型与其他模型相比，便于工程实施，简化了代理内部的推理过程和代理之间的协调或协商过程，还可用于多代理系统的开发和运行维护过程．     

小流域洪水预报新安江模型参数优选方法及应用研究

针对小流域洪水降雨强度大、历时短、汇流速度快的特点,提出了一种应用新安江模型进行小流域洪水预报及模型参数优化率定的方法.该方法以最小二乘法作为模型参数优选的准则,并采用逐次渐进网格寻优法优选模型参数.由于该方法同时优选所有模型参数,不需要对实测径流进行分割,从而可避免人工分割径流而出现的参数率定误差.最后,按照该方法,应用二水源、三水源新安江模型对广东省黄京塘流域进行了研究计算,优选出了模型参数.模型验证结果表明,二水源新安江模型效果比三水源新安江模型好.     

多目标优化理论在武器装备采办委托代理策略中的应用

武器装备呈现出技术密集、知识密集和系统复杂等特点,同时也带来了采办委托代理的高投入、高风险．分析了武器装备采办委托代理过程的各种组成要素,引人多目标最优理论,提出武器装备采办委托代理的质量最优、成本最低目标函数,给出相应的约束条件,建立委托代理最优化策略数学模型．针对模型特点提出禁忌搜索进化算法对模型进行寻优求解,通过仿真实例比较证明该委托代理策略具有可行性和高效性．     

ARMA 模型超定快速建模及其在水文预报中的应用

研究了ＡＲＭＡ模型超定快速算法及半参数预报。给出了建模及预报步骤，并对水位预报问题进行了分析，得到预期的结果。     

高速列车车厢夹层板断面结构的多目标优化

为获得不同运行速度和工况下的高速列车车厢侧墙结构,在拓扑优化结构的基础上进行了多目标优化研究。将侧墙夹层板质量、柔度、最大变形作为优化目标,以侧墙5段夹层结构的面板和夹心厚度为变量、车厢气压变化梯度为约束函数,利用代理模型技术,建立了各目标、约束函数与变量之间的代理模型,通过非支配遗传算法NSGA-II,得到了多目标的Pareto解集。该Pareto解集中的夹层板结构比拓扑优化得到的夹层板结构的最大变形性能提高了8.21%到33.58%,设计时可根据具体的要求和经验从Pareto解集中进行选择,从而为不同运行速度和工况下的高速列车车厢断面结构的设计提供了多种选择方案。     

混合Kriging代理模型的高维参数估计优化算法

基于Kriging代理模型的优化算法对于解决函数计算昂贵的优化问题非常有效,但并不适用于高维参数的优化.针对该问题,提出了一个混合Kriging代理模型和多种优化技术的算法.该算法在Kriging模型选择新样例点时使用单维参数独立优化以克服维度灾难并提高收敛速度,同时基于已构建的Kriging代理模型信息提出一种新的动态坐标扰动策略,并将该策略用于高维参数优化以得到更好的目标函数值.为了保证不丢失全局最优解,在使用一般期望提高加点策略作为选点原则时,在期望函数的多个峰值同时选点.为了验证算法的有效性,将该算法应用于具有41维参数的人类白细胞代谢网络参数估计问题.实验结果表明,在有限的迭代次数下,该算法能产生较小的目标函数值,以及和实验拟合较好的参数估计结果.     

带参数校正模型的三维超声重建算法

在采用旋转扫描的三维超声系统中,基于传统的三维重建算法提出了一种带校正参数模型的三维重建算法.通过引入该参数模型,更加准确地描述了用于三维重建的二维序列图像的空间位置,从而可获得更高重建精度和更小几何变形的三维超声图像.校正参数模型通过参数优化的方法获得.该方法在模拟数据和实际三维超声数据中获得了验证,与传统三维重建方法相比,具有更高的重建精度,为在低制造精度下获得高精度三维超声图像提供了一种有效手段.     

全景立体球视觉下的鱼眼镜头参数标定方法

针对鱼眼镜头拍摄图像存在较大畸变以及在设计制造过程中存在误差的问题,提出了一种对鱼眼镜头进行标定的方法.首先是对成像系统进行建模,进而对成像系统的内外参数进行标定;采用最小二乘法拟合圆的算法对图像中心进行标定,算法的仿真结果表明,该方法可以准确的对视觉系统的内外参数进行标定,径向畸变系数的标定误差范围小于0.1个像素值.     

弹性/黏弹性混合管道瞬变流参数校核方法

为探究弹性管道与粘弹性管道串联混合连接的管道系统瞬变流压力波动的影响规律,设计并搭建了弹性/粘弹性串联混合管道系统瞬变流实验台,分别是镀锌钢管、镀锌钢管与聚丙烯（polypropylene,简称PPR）管混合管和镀锌钢管与聚乙烯（polyethylene,简称PE）管混合管。在不同初始流量情况下,分别对三种管道系统进行了瞬变流实验,基于实验数据,对粘弹性管道瞬变流模型结合一维拟稳态摩阻模型的参数进行校核,并提出了混合管道瞬变流参数校核方法。结果表明：使用粘弹性管道替换部分弹性管道会使得瞬变流压力波峰值衰减幅度下降,钢管/PPR混合管道相比钢管/PE混合管道具有更大的下降幅度。改变初始流量不会引起压力波相位发生改变,其对粘弹性效应产生的影响可以忽略不计。此外,应用一维拟稳态摩阻模型可以较准确地模拟混合管道瞬变流的压力波动过程,本文所提出的混合管道瞬变流参数校核方法可简便且准确地校核混合管道瞬变流参数,为工程中混合管道瞬变流的数值计算提供参考依据。     

公交出行路径选择BL模型的参数标定方法研究

结合居民的公交出行特征,综合考虑居民出行路径选择行为的主要影响因素,根据随机效用理论,建立居民公交出行路径选择BL模型的效用函数,应用极大似然估计对路径选择模型中的效用函数的参数进行标定。     

广义线性模型参数估计的随机加权法

在广义线性模型中,用随机加权法求解参数估计的渐近方差.通过推导给出随机加权参数估计与未加权参数估计的渐近分布,并且证明它们是相同的,从而可以用容易获得的随机加权估计的渐近分布去近似原参数估计的渐近分布.     

基于代理模型的汽车乘员约束系统仿真设计

为在设计过程中有效减少轿车乘员约束系统的设计参数,并快速优化轿车乘员约束系统的安全保护性能,采用一阶线性响应表面模型和D-最优试验设计方法进行约束系统设计变量的筛选,对筛选后的变量应用Kriging代理模型和均匀试验设计方法进行设计参数的仿真优化,将优化结果与直接使用碰撞仿真软件MADYMO计算得到的结果进行对比.研究表明,一阶线性响应表面模型和D-最优试验设计方法能有效筛选出重要的并对约束系统性能具有决定作用的设计变量,而Kriging代理模型和均匀试验设计方法能在选定的设计变量的基础上,快速取得较好的优化设计结果.     

新安江模型参数全局优化研究

采用单纯多边形进化算法对3个气候与流域条件各不相同的流域的新安江模型计算参数优化问题进行了研究．结果表明：对于没有误差的水文资料,采用单纯多边形进化算法,可以优化出新安江模型的全部参数并使参数收敛到真值;对于实测的水文资料,由于模型参数之间的共线性,固定参数B与EX,可同时率定模型其他参数,随着实测资料系列的增加,率定参数值将趋于稳定．     

基于Iwan模型的螺栓非线性接触建模与参数辨识

针对传统螺栓连接模型计算精度不高和螺栓结构动力学模型参数辨识问题,通过引入六参数Iwan模型,研究了螺栓连接力-位移关系方程,绘制Iwan模型非线性力-位移关系曲线。采用万能试验机拉伸实验与振动实验平台激振试验结合,识别构建的模型参数,实现模型构建。实验结果表明,随着螺栓直径的增加,宏观滑移残余刚度会随之增加,模型能量耗散减小。研究结果可为螺栓结构设计分析与计算提供参考。