【摘要】：為減少非恒定水流計算中的不確定性,基于集合卡爾曼濾波提出多變量交替校正的方法。該方法通過交替校正水位和流量,避開了濾波過程中的大矩陣計算,實現(xiàn)了利用觀測信息直接校正非恒定流狀態(tài)的目的;同時,應(yīng)用尺度轉(zhuǎn)換方法提高水位濾波精度。數(shù)值試驗重點考察了觀測誤差和水位變換系數(shù)對模型計算精度的影響。結(jié)果表明:觀測誤差越小,模型的計算精度越高;水位尺度變換系數(shù)能顯著增強多變量交替校正方法的效果,變換系數(shù)越大,計算精度越高;基于集合卡爾曼濾波的多變量交替校正方法具有良好的校正性能,能顯著提高河道水流的預(yù)報精度。
[Abstract]:In order to reduce the uncertainty in the calculation of unsteady flow, a multivariable alternative correction method based on set Kalman filter is proposed. By alternately correcting the water level and the flow rate, the method avoids the large matrix calculation in the filtering process and realizes the purpose of correcting the unsteady flow state directly by using the observation information. At the same time, the accuracy of the water level filtering is improved by using the scale conversion method. The effects of observation error and water level transformation coefficient on the accuracy of the model are investigated in numerical experiments. The results show that the smaller the observation error, the higher the accuracy of the model, and the higher the accuracy of the multivariable alternating correction method is. The multivariable alternative correction method based on set Kalman filter has good correction performance and can significantly improve the prediction accuracy of river flow.
【作者單位】： 中國科學(xué)院南京地理與湖泊研究所;中國科學(xué)院大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院;
【基金】：水體污染控制與治理科技重大專項(2012ZX07101-011) 國家自然科學(xué)基金(51379059,51279047)
【分類號】：TV131.4

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本文編號：2168054