河段汇流参数抗差估计研究

当河段实测出流流量值被不服从正态分布的异常值污染时,最小二乘法不能获得参数最优估计.为此,采用崩溃率为20%、附有条件的抗差最小二乘法估计马斯京根汇流参数最优值.通过对闽江永安河段理想模型参数的计算,比较了参数抗差最小二乘法与最小二乘法抵抗2类误差的效果.结果表明,抗差最小二乘法能排除异常值对参数估计的影响而获得稳健性的参数.     

河道洪水演算的径向基函数神经网络模型

将径向基函数神经网络方法应用于河道洪水演算中，并利用最小二乘法来确定模型参数。结合河道洪水演算的具体方式，分别构建基于马斯京根方法和具有预见期的洪水演算方法的径向基函数神经网络模型。将该模型应用于两条天然河道的洪水演算中，计算结果表明，该模型运算快速，精度较高，具有较大的应用价值。     

外推式高温测量的一种新方法

针对两点法、三点法、微分法、多点温度法、对点的对数法等［４］在动态高温测量中存在的不足,如：测量误差大、抗干拢能力弱、模型演算复杂、热惯性系数慢变性等对推算结果影响大,提出了一种在简化模型的基础上,利用最小二乘原则估计稳态温度值的方法．该方法由于引用了最小二乘估计理论,其算法使热惯性系数的慢变性原则上不影响估计精度;同时该算法模型简单,使用的数据量也不大,比较适合在实际中应用．仿真研究结果表明,在一定条件下,该方法估计精度较高．     

用任意拉格朗日欧拉法分析桥梁振动绕流问题

应用任意拉格朗日欧拉方法对具有典型流线型桥断面进行气弹性分析,得到升力系数以及力矩系数历程,然后用最小二乘法得到气动导数,计算气动导数与实验有较好的一致性,证明了该方法可以进行桥梁振动气动设计,为模拟流固耦合问题提供一个重要方法.     

AR模型参数的抗差估计研究

实时校正一般以实测洪水流量为校正依据.研究实测洪水流量过程出现异常值时,采用抗差递推最小二乘法代替传统递推最小二乘法估计AR模型参数,能获得更稳健的参数结果.将闽江七里街流域的洪水资料人工生成异常值,对采用抗差递推最小二乘法和传统递推最小二乘法所得的校正结果进行比较,结果表明抗差递推最小二乘法具有更强的容差能力,是一种稳健的参数估计方法.     

部分线性变系数模型的Liu估计

研究了部分线性变系数模型中参数分量的有偏估计问题.基于Profile最小二乘方法和Liu估计法构造了参数分量的Profile-Liu估计和剖面最小二乘广义Liu估计,并在一定的条件下,证明了Profile-Liu估计优于Profile最小二乘估计,剖面最小二乘广义Liu估计优于Profile-Liu估计.     

误差相关下半变系数模型的随机约束估计

讨论误差相关下半变系数模型的随机约束估计。先用局部线性方法给出未知系数函数的估计,再由最小二乘法估计出未知参量,并讨论了估计的渐近正态性。     

桥梁断面气动导数识别的修正最小二乘法

分析了最小二乘原理应用在桥梁断面气动导数识别中存在的问题,提出了气动导数识别的修正最小二乘方法.为防止由噪声信号所造成的非线性参数迭代求解时出现的发散现象,提出应用进度因子的措施.通过对实测数据模态参数识别的验证,表明修正最小二乘方法比其他识别方法具有更好的可靠性和强健性,收敛速度也更快.此外,在为最小二乘法设定复频率初始值时,引入了考虑噪声影响的时域识别法,提高初始值的精度,对最小二乘法的迭代有利桥梁断面气动导数识别的修正最小二乘法@丁泉顺@陈艾荣@项海帆     

河道洪水演算方法在淮河及滹沱河中游的应用

为解决马斯京根法在河道洪水演算中未考虑河道断面特征和水力特性的变化问题,在淮河中游吴家渡至小柳巷河段、滹沱河中游黄壁庄至北中山河段采用考虑河道断面几何形状和水力学糙率的Muskingum-Cunge-Todini可变参数法和非线性水库法进行河道洪水演算研究,探讨考虑河道断面特征和水力特性的演算方法在湿润区淮河中游及半干旱区滹沱河中游的适用性,并将模拟结果与马斯京根法进行比较。结果表明,Muskingum-Cunge-Todini可变参数法和非线性水库法在研究河道上模拟精度较高,洪峰合格率均在86%以上,确定性系数均大于0.8,可应用于河道洪水预报。     

约束付立叶光滑方法及其在水文中的应用

阐述了付立叶（Ｆｏｕｒｉｅｒ）光滑方法的最小二乘性质，并据此提出了约束付立叶光滑 法，初步解决了水文变量（流量、雨量等）具有周期性变化规律的统计特征值（均值、方 差等）的最优估计。与建立在等距离离散时间序列上传统的离散付立叶光滑方法不同，提 出了非等距离的离散时间序列的最优付立叶光滑方法以及付立叶系数的递推最小二乘法 估计。     

河道汇流演算方法对比分析与研究

分别采用分段马斯京根法、反映河道断面形状和水力特性的变动参数Muskingum-Cunge(MC)演算法和Muskingum-Cunge-Todini(MCT)可变参数法对沅水流域沅陵站—王家河站河段进行河道汇流演算,探讨了具有分布式参数的演算方法在实际河道的应用效果。结果表明,分段马斯京根法、MC演算法、MCT可变参数法均较好地模拟出洪水在河道的推移与坦化,模拟精度较高,且MC演算法和MCT可变参数法的确定性系数相对分段马斯京根法精度更高且更为稳定;MC演算法和MCT可变参数法对分段马斯京根法参数特性进行了较好的改进,并且MCT可变参数法解决了MC演算法蓄量和稳态不一致的问题。总体上看,3种方法对于洪水预报具有较强的适应性和可靠性,为实时洪水预报提供了新方法。     

再论Gumbel分布参数估计及在水位资料分析中应用

利用某条河流3个水位观测站的历年最高水位资料，分别用极大似然法、矩法及最小二乘法对GLmbel分布中的参数进行了估计．探讨了3种估计方法的统计性质，并给出了这条河流3个观测站若干年一遇的最高水位曲线．极大似然法给出的估计量在很多方面都具有较好的且稳定的表现．     

流溪河模型Ⅱ:参数推求

流溪河模型是一个主要用于流域洪水预报的分布式物理水文模型,包括流域划分、蒸散发计算、产流计算、汇流计算、参数推求5个模块。针对流溪河流域上游的流溪河水库流域建立了空间分辨率为100 m的流溪河模型,对流域进行了单元划分,估算了河道断面尺寸,依据1场实测洪水推求出了模型参数,对实测的12场洪水,采用推求的模型参数发进行了洪水模拟,取得了较好的模拟效果。将研究流域划分成了52 853个单元流域,进行一个时段的洪水模拟计算,在普通桌面PC机上平均只需要12 s。研究结果表明,饱和含水率、土壤层厚度和河道糙率为高度敏感的模型参数,田间持水率、土壤特性参数b、饱和水力传导率、边坡糙率为模型的敏感参数,凋萎含水量、蒸发系数、潜在蒸发率和地下径流消退系数是模型的不敏感参数。     

混沌优化在模糊系统优化设计中的应用

在基于 T- S模型的模糊神经网络的基础上 ,提出了一种将混沌优化方法和最小二乘法相结合的优化方法。用变尺度混沌优化方法优化隶属函数参数 ,而用最小二乘法估计规则后件参数。该方法同时利用了变尺度混沌优化的快速全局搜索能力和最小二乘法的快速收敛性 ,因此网络学习速度快 ,精度高。仿真结果表明了该方法的有效性 ,所建立的模型具有良好的泛化能力。     

起算数据精度的测量参数估计的新解算

针对起算数据具有误差时现有处理方法的不足,利用广义最小二乘原理,提出了一种新的顾及起算数据精度的参数估计方法,推导了基于广义最小二乘原则的顾及起算数据精度的参数估计公式,与将起算数据视为无误差的传统测量平差方法,或虽考虑起算数据精度,但将其与观测值一起进行整体平差的方法相比,在理论和方法上都有较好的改进。算例表明:给出的参数估计模型较传统平差解算方法,其参数估计的精度有明显提高。     

采用时域测量矩阵的压缩感知稀疏信道估计方法

针对传统最小二乘和伪随机序列相关信道估计方法在稀疏信道应用时估计精度差的问题,提出一种采用时域测量矩阵的压缩感知稀疏信道估计方法.新方法首先将循环前缀单载波分块传输系统中的稀疏信道估计建模为一个典型的压缩感知问题,然后利用具有最优循环相关特性的伪随机序列优化构造确定性压缩感知测量矩阵,避免了使用随机测量矩阵造成的存储不便及估计性能差的问题,且提高了信道估计性能.基于准静态COST 207典型城市信道模型的仿真结果表明:该估计方法能够有效地降低稀疏信道的估计均方误差,在16 dB处的误码率可达2×10-5,而相同情况下最小二乘信道估计方法的误码率只能达到3×10-3.     

枯水流量演进方法及其应用

将枯水期河段槽蓄水量表示为上断面多个时刻流量的线性组合,考虑河段引水、加水和损失等因素的影响,建立了枯水流量演进的线性方程模型,并用优化方法率定了模型参数;以河段上断面流量、河段用水量、区间加水量、河段损失量作为网络输入因子,河段下断面流量作为网络输出因子,构建了一个3层BP神经网络模型;将线性方程模型、BP神经网络模型和水力学方法应用于黄河下游河段枯水流量演进模拟计算,并对其模拟结果进行了比较.结果表明:线性方程模型稳定性好,便于演进计算和反馈控制计算;BP神经网络模型具有较好的泛化能力,计算精度也较高,但难以进行反馈控制计算;水力学方法在进行流量演进和反馈控制时,存在计算稳定性和收敛性问题,其应用有一定困难.