基于相关向量机的中长期径流预报模型研究

鉴于其优越的预报性能,将相关向量机（RVM）应用到中长期径流预报中,并在相空间重构的基础上,建立了基于相关向量机的径流预报模型.该模型首先对径流时间序列进行相空间重构,并以重构后的径流序列作为模型输入;其次,采用粒子群优化（PSO）算法识别模型参数,利用优化所得重构参数验证时间序列具有混沌特性,在模型内循环过程中采用EM算法迭代估计超参数,并将RVM与应用较为广泛的最小二乘支持向量机（LSSVM）和自动回归滑动平均模型（ARMA）进行了比较分析,结果表明该模型具有较好的泛化能力;最后,基于水文过程变化的不确定性、RVM描述输出值的不确定度以及相应概率下的预报区间,使得调度人员在决策中能考虑预报的不确定性,定量估计各种决策的风险和效益.     

地下水污染监测井优化设计及污染源识别

在地下水污染源识别过程中,针对监测井监测值信息量不充分或监测值与模型参数关联性较弱的问题,提出一种基于贝叶斯公式与信息熵的监测井优化方法.构建二维地下水溶质运移模型,并运用GMS软件进行数值求解.为减少监测井优化设计及污染源识别过程中反复调用数值模型的计算负荷,采用克里金法建立数值模型的替代模型.以信息熵作为优化指标,筛选出不同监测类型的最优监测方案,并以监测成本和反演精度为参考因素,选定相应监测方案,最后运用差分进化自适应Metropolis算法进行污染源识别.算例研究表明:7口监测井的克里金替代模型的决定系数均大于0.98,可较好地替代原数值模型.基于监测成本最小的方案1(3号单井),其信息熵为12.772;兼顾监测成本和反演精度的方案2(井(2,3)组合),其信息熵为9.723;基于反演精度较高的方案3(3井(2,3,5)组合),其信息熵为9.377.方案1到方案3参数后验分布范围及标准差均逐渐减小,验证了信息熵是参数后验分布不确定性的有效量度.     

基于SCE-A算法的新安江模型参数优化及应用

为了减小水文模型参数优化中人工试错法和局部优化法的不确定性,以一种快速有效的优化方法搜索到水文模型参数的全局最优解。以安徽呈村流域为例,使用SCE-UA算法对新安江模型参数进行优化,日模型和次洪模型分别采用总体水量误差和对数绝对值误差作为目标函数,分析优化结果并对优化参数进行检验。经检验分析,日模型检验期确定性系数均达到0.8,次洪模型检验期确定性系数接近0.9。研究结果表明,采用SCE-UA算法优化新安江模型参数可以取得较好结果,目标函数的选择对参数优化有着重要作用。     

一种新安江模型参数的全局优化方法

将全局优化方法SCE-UA用于新安江模型的参数优化中,以月潭流域1978—1991年共14年的实测降雨、径流资料以及1982—1988年实测洪水资料为例,对新安江模型参数全局优化方法进行研究.研究结果表明,单纯利用SCE-UA方法得到的最优参数组会随着资料长度的变化而变化,体现出了优化结果的不稳定性.进而引入赵人俊的新安江模型参数客观优化理论,将SCE-UA方法与该理论相结合.研究结果表明,该方法可避免因参数之间的相关性导致参数优化结果的不稳定现象,可大大降低模型的不确定性.通过检验,该方案可以较好地用于新安江模型参数优化中.     

一种新安江模型参数的全局优化方法

将全局优化方法SCE-UA用于新安江模型的参数优化中,以月潭流域1978—1991年共14年的实测降雨、径流资料以及1982—1988年实测洪水资料为例,对新安江模型参数全局优化方法进行研究.研究结果表明,单纯利用SCE-UA方法得到的最优参数组会随着资料长度的变化而变化,体现出了优化结果的不稳定性.进而引入赵人俊的新安江模型参数客观优化理论,将SCE-UA方法与该理论相结合.研究结果表明,该方法可避免因参数之间的相关性导致参数优化结果的不稳定现象,可大大降低模型的不确定性.通过检验,该方案可以较好地用于新安江模型参数优化中.     

基于Chebyshev零点多项式区间不确定的可靠性拓扑优化设计

传统的结构拓扑优化分析和设计都是基于特定参数确定性的物理模型。然而,在实际的结构设计中存在着广泛的不确定性,这种不确定性严重影响结构的物理性能。文中基于多椭球凸模型的非概率可靠性来量化结构参数的变化,研究存在不确定但有界的参数的连续体结构的拓扑优化问题。首先,建立变量具区间不确定性的可靠性拓扑优化模型,以结构设计区域质量最小为目标函数;然后,根据可靠性指标的几何意义,应用非概率模型寻求满足目标可靠性指标约束的设计点;在此基础上,应用区间Chebyshev零点多项式逼近归一化随机变量的真实极限状态函数,并利用单环可靠性算法计算相应目标可靠性指标下的最佳设计点值,从而使得非概率可靠性优化问题可以转化为确定性优化问题。两个数值例子说明了方法的有效性。结果表明,与确定性的结构拓扑优化设计相比,考虑变量随机性的可靠性拓扑优化能够获得更加可靠的拓扑结构。     

岩土热响应试验不确定性研究及敏感性分析

针对岩土热响应试验数据处理中的不确定性问题,开发了柱热源传热模型数值反演解与信赖域反射优化算法相结合的地下岩土热物性参数估计程序.该程序能够有效地避免求解过程陷入局部最优解,并为后续不确定性研究提供底层模型.对地埋管进出水温度、热传输功率、地下原始温度等模型输入参数的不确定性通过查阅文献、理论思考和基于专业经验的假设进行合理量化,采用Monte Carlo方法进行模拟,将热响应试验的模型输入参数不确定性传播到输出参数评估结果中,得到了地下岩土导热系数与钻孔热阻之间的二元联合分布,并使用Copula函数进行复现.最后对传热模型中影响温度输出的可变参数进行Lasso敏感性分析,证明导热系数与热阻的影响最大.     

大跨度拱桥静动力试验与结构识别的实践

由于有限元建模中存在不确定性因素的影响,大跨度拱桥初始设计模型的理论分析结果与现场测试数据之间存在一定差异.为了消除模型校验技术中的认知不确定性和随机不确定性,从而更好地进行结构识别,本文以来华大桥和巴溪洲大桥为例,对其中若干关键问题进行了讨论.通过合理地现场勘察与精确的有限元模拟相结合,基于灵敏度分析方法进行不确定性参数筛选,并最终采用最小二乘法进行参数优化,实现了可靠的结构工作状况评估与响应预测.研究包括现场静动力试验、有限元模拟、模型校验、响应预测和校验合理性评估等.基于精确建模和模态参数的校验技术可以有效地减小有限元模型与现场静动力试验结果之间的误差,使用未经试验结果校验的设计模型,进行两座桥梁校验系数的评估,分别存在着21%和23%的误差.     

PCA-MGA-GRNN矿井通风机故障识别方法

为预防因矿井通风机故障而引起事故,基于生产安全及经济方面考虑,对矿井通风机故障类型进行准确、稳定、可靠的识别,提出将改进的遗传算法(MGA)与广义回归神经网络(GRNN)相耦合,从而实现对矿井通风机故障的能检测.通过研究通风机作业过程中振动信号与矿井通风机故障之间的关系,将其不同频率段能量值作为故障表征参数,并以相应的矿井通风机故障类型作为目标参数;对故障表征参数进行主元分析(PCA)计算后与目标参数作为GRNN的输入值与输出值加以训练;利用MGA优化GRNN的光滑因子参数,使其具有更好的网络性能,以此建立PCA-MGA-GRNN矿井通风机智能故障识别模型,结合实际的矿井通风机故障相关数据并经实验验证该模型的识别效果,同时与GA-BP、GA-GRNN、MGA-GRNN、SVM进行对比,实验结果表明该识别模型具有更好的运行速度,识别精度为0.96,可实现对矿井通风机故障类型的智能识别.     

基于SWAT模型和SUFI-2算法的渭河流域月径流分布式模拟

在渭河流域构建分布式水文模型SWAT,并采用SUFI-2算法进行参数敏感性分析以及参数率定、模型验证与不确定性分析,对渭河流域1961—2008年的月径流过程进行模拟.研究结果表明28个跟水文相关的参数对径流均有不同程度的相关性,如CN2、ALPHA_BF、SLSUBBSN、SOL_BD、HRU_SLP、SOL_K、SOL_AWC以及SMFMX等最为敏感.林家村、魏家堡、咸阳、临潼和华县水文站的月径流模拟与实测过程线总体拟合程度较好,率定期和验证期多数站的Φ和效率系数ENS值均高于0.6(0.7),所有站的确定性系数R2值均高于0.7(0.8).R-factor均较小,但林家村和魏家堡站在率定期的P-factor也很小,表明在这2个站的实际不确定性较大.可能的原因是水库运行以及农业用水考虑的不足.总体上,渭河流域SWAT模型月径流模拟效果较好.     

二维灰色水质模型在地下水污染模拟中的应用

针对地下水污染程度难以确定的问题，运用灰色系统理论与数值计算的方法，将对流弥散系数、渗流速度、以及衰减系数以灰参数的形式表示，建立了地下水污染的灰色数值模型，并给出了该模型的求解方法。在求解过程中，将有限差分法的截断误差进行了修正。结合地下水溶质运移问题的典型问题的示例，运用该模型进行了模拟计算。研究结果表明：在水文、水质资料较为缺乏的情况下，该模型能够模拟地下水污染的动态变化过程。     

基于SCEM-UA算法和全局敏感性分析的水文模型参数优选不确定性研究

 针对复杂非线性水文模型参数识别及不确定性分析问题,引入基于马尔可夫链蒙特卡罗思想的SCEM-UA算法,以岷江流域为研究实例,对降雨径流模型的参数优选问题进行了分析,并探讨了该算法在推求参数后验分布的搜索性能和效率。结果发现,SCEM-UA算法能快速有效地推求出参数后验概率分布。同时,开展基于SCEM-UA算法取样的参数全局敏感性分析,对比参数敏感性和后验分布,表明两者密切相关,敏感性强的参数其边缘后验概率密度分布存在明显峰值,相反,敏感性弱的参数其后验概率分布较为平坦且无规律可循,从而导致模型参数的不确定性大大增强。     

Review of the uncertainty analysis of groundwater numerical simulation

Groundwater system is a complex and open system, which is affected by natural conditions and human activities. Natural hydrological processes is conceptualized through relatively simple flow governing equations in groundwater models. Moreover, observation data is always limited in field hydrogeological conditions. Therefore, the predictive results of groundwater simulation often deviate from true values, which is attribute to the uncertainty of groundwater numerical simulation. According to the process of system simulation, the uncertainty sources of groundwater numerical simulation can be divided into model parameters, conceptual model and observation data uncertainties. In addition, the uncertainty stemmed from boundary conditions is sometimes refered as scenario uncertainty. In this paper, the origination and category of groundwater modeling uncertainty are analyzed. The recent progresses on the methods of groundwater modeling uncertainty analysis are reivewed. Furthermore, the researches on the comprehensive analysis of uncertainty sources, and the predictive uncertainty of model outputs are discussed. Finally, several prospects on the deveolpment of groundwater modeling uncetainty analysis are proposed.     

SOFC PEM联合发电系统的不确定性分析

以固体氧化物燃料电池与质子交换燃料电池(SOFC PEM)联合发电系统为研究对象,以系统操作参数作为不确定参数,采用基于拉丁超立方体抽样法的不确定分析方法,即包括以适宜的概率分布函数来表述和量化不确定因素并将不确定性传播到确定性模型来建立输出结果的概率分布规律,进而分析系统操作变量的不确定性对系统净电功率的影响。不同于传统的灵敏度分析方法,考虑参数的概率结构,评价多个参数的相对重要性。结果表明：高SOFC电堆操作温度、低燃料流量和低SOFC燃料利用率有利于减少系统净电功率因不确定因素引起的偏差和波动,但同时以减少系统净电功率为代价。不确定性分析可为在不确定条件下设计参数的优化提供依据。     

结构非概率可靠性优化设计

在结构质量限制条件下，提出了一个结构非概率可靠性设计的数学模型。数学模型由两个优化过程组成。第一个优化过程是在结构质量约束下极大化结构非概率可靠性。第二个优化过程是在载荷不确定性条件下，考虑结构应力，位移约束和极小化结构质量。其中第二个优化过程嵌套在第一个优化过程之中。作为一个数字算例。用所提出的优化模型进行了一个桁架结构的非概率可靠性优化设计。当关于所有不确定性载荷的信息严重缺乏时，设计者宜采用最小值最大化法则进行结构非概率可靠性优化设计，设计者如何仅对某个不确定性载荷的特性知之甚少而对其他不确定性载荷的波动变化有较好的了解，则可事先确定其他不确定性参数的值而最大化该不确定性参数。     

地下水数值模拟中的参数灵敏度分析

将局部灵敏度分析和全局灵敏度分析引入地下水数值模型的参数灵敏度分析中,并以塔里木河下游为例,选取含水层渗透系数、给水度、河床沉积物渗透特性系数及模型输入项的河流水位进行地下水数值模拟中的参数灵敏度分析.分析结果表明,河流水位对地下水数值模型的影响最为显著,而其他参数的影响则相对较小,全局灵敏度分析计算出的参数总灵敏度较小.这说明地下水数值模型比较稳定,可以用于模拟塔里木河下游地下水水位变化情况.     

基于非成像模型的摄像机校准方法

作为摄影测量关键部件的摄像机,其校准精确度直接影响了整个测量系统的测量不确定度．通过对常规摄像机校准技术的研究,发现基于内参数成像模型的校准方法会因为内参数综合优化的相关性干扰和非线性求解的不确定性使校准的畸变参数不稳定,且无法修正由镜头透镜组制造中的曲率变化非连续平滑等造成的非模型化畸变．结合航空摄影测量光学实验室方法与垂线法,以摄像机的成像原理为依据提出基于非成像模型的校准方法,以实现逐像元（甚至亚像素级）畸变的细化修正．实验表明,该校准方法的角度测量精度为±5″,系统不确定度为10×10-6,并可适用于所有的相机和镜头．     

基于Copula-Glue的水文模型参数的不确定性

 利用现行的Copula函数来描述模型参数之间的相关性,提出基于Copula Glue的水文模型参数不确定性估计方法。选取采样次数为10 000、50 000和100 000,阈值为0.5、0.6和0.7的6种组合,进行了模型参数的不确定性模拟,并与Glue方法的模拟结果进行了对 比。结果表明基于Copula Glue的水文模型参数不确定性估计方法用联合分布代替单独的参数的分布,能够很好地考虑参数之间的 相关性,在同样的采样次数下能够生成更多有效的参数组合,从而更加全面地估计参数的不确定性。