基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
对典型的水文模型流量预报实时校正算法、误差自回归校正算法、衰减记忆最小二乘算法和卡尔曼滤波算法等洪水预报实时校正方法及其求解过程进行了分析,讨论了各种方法的利弊.结果表明:水文模型流量预报实时校正算法物理意义明确,容易编制程序,但预见期较长时的校正效果不明显,对于有多个水文站的较大流域,不适宜采用该法;误差自回归校正算法的阶数可以通过实际情况来确定,模型可以确定系数,也可以加入不断反馈的信息而成为变系数的时变模型;衰减记忆最小二乘算法仅适用于缓时变系统的参数识别,对于非确定性动态水文系统模型参数跟踪乏力,容易形成参数在线跟踪的滞后性;卡尔曼滤波技术目前应用较为广泛,但在实际使用中仍然存在各种各样的问题,需要借助滤波处理技术加以改善.
推荐文章
汤河水库实时洪水预报技术研究
洪水预报
实时校正
模型
人工神经网络
汤河水库
实时校正技术在洪水预报中的应用
洪水预报
实时校正
方法应用
枫树坝水库洪水实时预报校正方法研究
洪水预报
实时预报校正模型
枫树坝水库
枫树坝水库洪水实时预报校正方法研究
洪水预报
实时预报校正模型
枫树坝水库
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 洪水预报实时校正技术研究综述
来源期刊 人民黄河 学科 工学
关键词 水文模型 校正算法 实时校正 洪水预报
年,卷(期) 2011,(3) 所属期刊栏目 水文·泥沙
研究方向 页码范围 25-26,28
页数 分类号 TV122
字数 2973字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-1379.2011.03.010
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陈暘 天津大学建工学院 2 25 2.0 2.0
5 雷晓辉 中国水利水电科学研究院水资源研究所 157 1165 16.0 26.0
6 蒋云钟 中国水利水电科学研究院水资源研究所 191 2039 24.0 36.0
7 田雨 天津大学建工学院 11 153 8.0 11.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (7)
参考文献  (4)
节点文献
引证文献  (11)
同被引文献  (48)
二级引证文献  (20)
2006(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2008(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2011(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2012(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2013(3)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(2)
2014(2)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(1)
2015(3)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(2)
2016(2)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(2)
2017(3)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(0)
2018(6)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(4)
2019(7)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(7)
2020(4)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(2)
研究主题发展历程
节点文献
水文模型
校正算法
实时校正
洪水预报
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
人民黄河
月刊
1000-1379
41-1128/TV
大16开
郑州市金水路11号《人民黄河》杂志社
1949
chi
出版文献量(篇)
10081
总下载数(次)
8
总被引数(次)
43330
论文1v1指导