基于自相似河网结构的河网消退系数Cs计算方法研究
水工结构变形预测模型构建与解释
第 2 期水 利 水 运 工 程 学 报No. 2 2024 年 4 月HYDRO-SCIENCE AND ENGINEERING Apr. 2024 DOI:10.12170/20230418001胡江，苏荟. 水工结构变形预测模型构建与解释[J]. 水利水运工程学报，2024（2）：125-134. （HU Jiang, SU Hui. Forecasting and analysis of deformation in hydraulic structures[J]. Hydro-Science and Engineering, 2024（2）: 125-134. （in Chinese））水工结构变形预测模型构建与解释胡江1, 2，苏荟1, 3(1. 南京水利科学研究院水灾害防御全国重点实验室, 江苏南京210029； 2. 水利部大坝安全管理中心, 江苏南京210029； 3. 河海大学水利水电学院, 江苏南京210098)摘要: 现有基于机器学习算法的水工结构安全监控模型结果的可解释性较差。
为提高安全监控模型的可解释性，发展一种基于集成学习算法的水工结构变形预测模型构建与解释方法。
简述改进统计模型及随机森林（RF）、极端梯度提升树（XGBoost）两种常用的集成学习算法，引入沙普利值可加性解释（SHAP）方法实现集成学习算法模型结果的可解释性，阐述SHAP方法的原理和推导过程。
以某运行初期特高拱坝变形数据为例验证方法的有效性和实用性。
结果表明，XGBoost模型具有较高的预测精度，预测集决定系数大于0.982，改进统计模型精度次之，RF模型精度相对较低；SHAP方法可以分离不同自变量对效应量的影响大小，并能给出全局和局部的影响机制，实现模型拟合和预测结果的可解释性。
提出的方法综合了“机理驱动”和“数据驱动”模型的优势，可为水工结构运行管理提供决策参考。
关 键 词：水工结构；变形；安全监控；机器学习；集成学习算法；可解释性中图分类号：TV642 文献标志码：A 文章编号：1009-640X(2024)02-0125-10变形和渗流等效应量变化规律是水工结构安全性态的直观反映，其安全监控是保障重大水工结构安全运行的重要手段。
一种基于相似系数谱约束的多次波自适应减去方法
一种基于相似系数谱约束的多次波自适应减去方法孙维蔷;王华忠;胡江涛【摘要】多次波压制主要分预测和减去两个环节,提出了一种基于相似系数谱约束的多次波自适应减去方法,可以有效地实现多次波的自适应减去.首先通过Radon 谱约束的最小二乘反演来实现局部τ-p变换,以获得更高的分辨率,同时压制随机噪声;在局部τ-p域,利用预测多次波模型的相似系数谱来指示原始记录中多次波存在的位置;根据预测多次波模型相似系数谱的约束设计滤波器,将多次波模型和原始记录中的多次波进行振幅、相位和旅行时匹配,实现多次波的自适应减去.与常规基于L2范数的多次波减去方法相比,当一次波和多次波非正交时,局部τ-p域多次波减去方法可以在减去多次波的同时,更有效地保存一次波.相似系数谱的约束为振幅匹配提供了一种更有效、更稳定的方式,在振幅匹配的同时进行相位和旅行时匹配,可以弱化子波对匹配过程的影响.模型数据和实际地震资料的试验结果证明了这种多次波自适应减去方法的有效性.【期刊名称】《石油物探》【年(卷),期】2014(053)002【总页数】9页(P173-180,244)【关键词】多次波;自适应减去;局部τ-p变换;相似系数谱【作者】孙维蔷;王华忠;胡江涛【作者单位】同济大学海洋与地球科学学院波现象与反演成像研究组,上海200092;同济大学海洋与地球科学学院波现象与反演成像研究组,上海200092;同济大学海洋与地球科学学院波现象与反演成像研究组,上海200092【正文语种】中文【中图分类】P631.4多次波处理的核心是多次波的预测、分离和成像应用,目前已逐渐向多次波的成像应用方面转移。
将多次波作为噪声进行压制是工业界较认可的一种途径,其中将多次波压制分为预测和减去两步进行的思路最受关注[1-3]。
多次波压制方法主要分为两类[4-6]:滤波类和波动方程类。
基于信号处理的滤波类方法,主要是根据多次波与一次波之间周期性和动校速度等差异特征进行多次波压制。
流域水文尺度若干问题研究
第一章绪论即使两个相邻流域的面积相近，地形结构相似，又处在气候一致区内，或具有相同尺度的暴雨天气成因系统，但所观测到的水文特性却有很大差异。
传统的相似流域概念只是强调了流域所处的物理气候特征条件，而没有考虑到流域内小尺度要素空间分布的差异对水文响应的影响。
正是基于此，Ｗｏｏｄ和Ｈｅｂｓｏｎｆ２３１提出了流域水文相似的概念，目的是在尺度化研究的基础上，对具有空间变化的小尺度要素进行数学物理上的处理，研究它们对径流形成过程的影响及对其模拟。
水文现象中普遍存在的三种水文相似：统计相似、白相似和动态相似。
目前国内外许多水文学家认为，两个流域若具备以下条件之一，则为水文相似流域。
具有相同的无量纲洪水频率分布曲线或在相同的动力条件下对单位降雨具有相同的径流响应函数。
这两种观点均是从流域响应的角度来定义流域水文相似性的，因为第一种条件中的无量纲洪水频率分布曲线，丁Ｆ是以地貌单位线为基础加以拓宽而得到的，而第二种条件则直接认为地貌单位线相似即为流域水文相似。
这是将水文现象作为一个系统研究的必然结果，即系统响应函数已被视为最具有代表性的流域特征而不是简单地比较流域的形状、面积和坡度等。
（２）水文尺度的划分①水文过程尺度：从水循环运行的规律看，水文过程在不同尺度卜是不同的，即不同尺度下数学表达式是有区别的。
这是因为水文过程是一个具有高度非线性化的系统，而且这个系统具有重要的尺度层次性【２４】。
根据尺度层次性，不同层次尺度也就具有相应的水文过程。
如在微观尺度层次上的水文过程可用水动力学方程进行描述，但在中观，宏观尺度层次上，水文过程可用统计方法、分形理论、随机解集原理、小波理论、混沌理论等进行描述。
图１－２是水文过程在不同时空尺度的特征范围。
图１．２水文过程不同时空尺度特征范围（引ｏｓｃｈｌ和Ｓｉｖａｐａｌａｎ１９９５）８１②水文观测尺度：水文观测尺度是根据测量技术和实际需要自由选择的尺度。
河海大学辑士学位论文流域术文，ｔ盘若干蛔避孕｝究中，逐渐加入了功能和信息的意义。
毕业设计(论文)-lms及rls自适应干扰抵消算法的比较[管理资料]
![毕业设计(论文)-lms及rls自适应干扰抵消算法的比较[管理资料]](https://img.taocdn.com/s3/m/e45ae55891c69ec3d5bbfd0a79563c1ec4dad715.png)
前言自适应信号处理的理论和技术经过40 多年的发展和完善,已逐渐成为人们常用的语音去噪技术。
我们知道, 在目前的移动通信领域中, 克服多径干扰, 提高通信质量是一个非常重要的问题, 特别是当信道特性不固定时, 这个问题就尤为突出, 而自适应滤波器的出现, 则完美的解决了这个问题。
另外语音识别技术很难从实验室走向真正应用很大程度上受制于应用环境下的噪声。
自适应滤波的原理就是利用前一时刻己获得的滤波参数等结果, 自动地调节现时刻的滤波参数, 从而达到最优化滤波。
自适应滤波具有很强的自学习、自跟踪能力, 适用于平稳和非平稳随机信号的检测和估计。
自适应滤波一般包括3个模块：滤波结构、性能判据和自适应算法。
其中, 自适应滤波算法一直是人们的研究热点, 包括线性自适应算法和非线性自适应算法, 非线性自适应算法具有更强的信号处理能力, 但计算比较复杂, 实际应用最多的仍然是线性自适应滤波算法。
线性自适应滤波算法的种类很多, 有RLS自适应滤波算法、LMS自适应滤波算法、变换域自适应滤波算法、仿射投影算法、共扼梯度算法等[1]。
其中最小均方(Least Mean Square,LMS)算法和递归最小二乘(Recursive Least Square,RLS)算法就是两种典型的自适应滤波算法, 它们都具有很高的工程应有价值。
本文正是想通过这一与我们生活相关的问题, 对简单的噪声进行消除, 更加深刻地了解这两种算法。
我们主要分析了下LMS算法和RLS算法的基本原理, 以及用程序实现了用两种算法自适应消除信号中的噪声。
通过对这两种典型自适应滤波算法的性能特点进行分析及仿真实现, 给出了这两种算法性能的综合评价。
1 绪论自适应噪声抵消( Adaptive Noise Cancelling, ANC) 技术是自适应信号处理的一个应用分支, 年提出, 经过三十多年的丰富和扩充, 现在已经应用到了很多领域, 比如车载免提通话设备, 房间或无线通讯中的回声抵消( AdaptiveEcho Cancelling, AEC) , 在母体上检测胎儿心音, 机载电子干扰机收发隔离等, 都是用自适应干扰抵消的办法消除混入接收信号中的其他声音信号。
自适应噪声消除算法的性能比较与仿真
自适应噪声消除算法的性能比较与仿真常太华，江清潘，朱红路（华北电力大学控制科学与工程学院，北京市昌平区 102206）摘要：在信号处理中，噪声往往是非平稳和随时间变化的，传统方法很难解决噪声背景中的信号提取问题。
通过对自适应噪声消除原理的研究，介绍了基于参考信号和基于预测原理的两种自适应噪声消除(ANC, Adaptive Noise Cancellation)方法，分析对比了基于最小均方(LMS, Least Mean Squares)、递推最小二乘(RLS, Recursive Least Squares)和平方根自适应滤波（QR_RLS, recursive least squares based on QR decomposition）三种噪声消除算法的性能。
仿真结果表明：这几种算法都能从高背景噪声中有效的抑制干扰提取出有用信号，显示出了良好的收敛性能。
相比之下，RLS算法和QR_RLS算法呈现出更快的收敛速度、更强的稳定性和抑噪能力。
关键词：自适应噪声消除；自适应滤波器；噪声中图分类号：文献标识码：Performance Comparisons and Simulations of Adaptive Noise Cancellation AlgorithmsCHANG Tai-hua, JIANG Qing-pan, ZHU Hong-lu（Control Science and Engineering College, North China Electric Power University, Changping District, Beijing 102206,China ）Abstract: In the signal processing, the noise is often non-smooth and time-varying, so the traditional method is difficult to solve thesignal extraction problem from the background noise. Through the study on the principle of adptive noise cancellation, two de-noising method that based on reference signal and principles of prediction have been introduced, and noise canceling performance of the LMS algorithms、RLS algorithms and QR_RLS algorithms were compared. The results of computer simulations show that all of these adaptive algorithms can restrain the disturbance effectively and extract the true signal in strong background noise, shows a good convergence performance. In comparison, the RLS algorithm and QR_RLS algorithm take on faster convergence speed, stronger stability and stronger ability to suppress noise.Key words: ANC; adaptive filtering; noise1 引言在信号处理领域中噪声消除是一个非常重要的问题，对噪声环境中系统的正常工作有着很大的影响。
网络自相似指数求解及应用
－ μ） （ X i +k － μ） ］/ σ2 。 令 X （k m） = （ X km －m +1 + … + X km ） / m， k = 1， 2， 3， … （ 1） 将式（ 1 ） 称为 ｛ X i ｝ 的 m 阶的聚集过程 。 对于每个 m， X
｛ m｝
便可求得 H 的值 。 1． 3 滤波器长度对 Hurst 指数求解的影响 对于滤波器的长度为 Lw ， 信号长度为 Ls， 通过滤
r 都表示一个广义平稳随机过程，
－β
（ m）
为其对应
如果： 的自相关函数。 r
（ m）
（ k） → r（ k） ～ k ， k = 0， 1， 2， … 当 m → μ， （ 2）
摘 要： 网络流量的自相似参数估计方法有多种， 但研究表明这些方法在准确性或计算上都有一定的局限性 。 采用小波
变换方法对网络流量数据进行分析， 对影响小波变换求解自相似系数的关键问题进行讨论， 对信号边界处理以及滤波器 指出为了在同样的信号数据长度的情况下， 获得更大的分解尺度， 滤波器长 长度对 Hurst 指数求解精度的影响进行分析， 度应该越小越好， 并给出了小波方法详细的实现算法 。通过仿真实验和基于自相似理论的网络流量异常检测应用实例， 证明了该方法的可行性和有效性 。 关键词： 边界处理； 小波变换； 流量自相似 中图分类号： TP274 文献标识码： A 文章编号： 1673 － 629X（ 2011 ） 05 － 0036 － 04
= 2 j（ H + 1 / 2 ） d 0 ， k
－j 2
河网水力计算
IB = 0
PL 2 PB = PB + VL 2 1 VB = VB + VL 2
IB = 1
PB = PB + PL 2 VB = VB + VL 2
李光炽
计算水力学
(4)按计算追赶系数的逆顺序，回代出各河道 断面的水位和流量。 (a)由最后一条河道的边界条件，计算出节点 水位。 (b)ZL2=ZZ (末节点)，由P、V、S、T回代出 断面的水位和流量。 (c)将ZL1赋到对应的首节点的水位ＺＺ（首 节点）中。
李光炽
计算水力学
在计算河网水流时，根据河道的端点条件， 可把河道分为外河道和内河道两类。外河道是 一端具有已知的边界条件的河道，即一端为外 节点；内河道是两端水力要素全部未知的河道， 即二端均为内节点。在树状河网，这两类河道 的计算没有区别。在环状河网，这两类河道计 算有很大的区别。下面就树状河网与环状河网 分别介绍计算方法。
李光炽
计算水力学
基本数据输入 初始条件输入 时间循环 边界条件初始化（将数组PB、ＶＢ赋零， 可调蓄节点对方程的贡献赋值）
李光炽
计算水力学
按 河 道 顺 序 循 环
Ｎ１＝ＮＣＢ Ｎ２＝ＮＣＥ Ｌ１＝ＮＳＢ Ｌ２＝ＮＳＥ ＝ＰＢ（ ＰＬ１＝ＰＢ（Ｎ１） ＝ＶＢ（ ＶＬ１＝ＶＢ（Ｎ１） 计算L 计算L１＋１到Ｌ２的PP、ＶＶ、ＳＳ、ＴＴ PP、ＶＶ、ＳＳ、
李光炽
计算水力学
2 2 Q 2 +1 = PN +1 − VN +1 Z 2 +1 N N
2 2 (PN +1 ≡ Q 2 (t); VN +1 ≡ 0)
2 Z 2 +1 = S 2 + 2 − TN + 2 Z 2 + 2 N N N 2 2 2 Q N + 2 = PN + 2 − VN + 2 Z 2 + 2 N Z 2 = S 2 − T 2 Z 2 N +3 N +3 N +3 N+2 2 2 Q 2 +3 = PN +3 − VN +3 Z 2 +3 N N LLLL LLLL LLLL 2 2 Z K −1 = S 2 − TK Z 2 K K Q 2 = P 2 − V 2 Z 2 K K K K
新安江模型中河网汇流参数cs的一种计算方法
新安江模型中河网汇流参数cs的一种计算方
法
《河网汇流参数cs的新安江模型计算方法》
新安江模型是一种用于预测河网汇流容量参数cs的模型。
它可以将复杂的水文过程减少到简单的坐标计算，并得到精确的汇流量估计。
本文介绍了新安江模型中河网汇流参数cs的计算方法。
新安江模型的主要理论依据是由新安江大学博士王元开发的“蒙特卡罗”（MonteCarlo）数学方法，该方法克服了水文模型中的复杂性，可以将水流率的复杂度降低到简单的坐标计算中。
在新安江模型中，汇流量容量参数（cs）可以通过以下计算方法计算：
1、确定该流域区域内各支流所汇集的汇流体积（V），即：
V=∑V，其中V表示支流的汇集体积；
2、根据支流汇集的总体积V计算流域的汇流量参数（cs），即：cs=V/A，其中A表示流域总面积；
3、在汇流量参数cs计算出来后，根据新安江模型可以估算出具体汇流量。
新安江模型是一种非常有用的模型，它可以为河网汇流参数的精确估算提供可靠的方法。
借助该模型，我们可以精确地分析和评估河网汇流参数的变化情况，为河网调度和维护提供重要的指导。
河网二维水流数值模拟
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(2： NalonaO Cooprrale Innovation Center for Water Safety &Hydrc-Scienee of Hohai University, Nanjing 210098 , P.R.Rhina)
AbsWdCh: The yves network parameter Cs of Xin'anjiang model has signidcant inVuence on the simulation of Vood peak, but d A dWicu/ to estimate and transfer directly for the dXa-limWd reaions. Therefore, the determina/on of Cs A a dWicult problem and has to be solved uryently for the application of hydrological models in ungauged basins. Based on the Vow calculation process of the selOsimilas Over neUork structure, this study pysentr an estimation method of Cs based on the Over chain storage equation. For 11 seaected catchments, oncaudonghumod, semo-humod and semo-a?od aeas, the C eaaueswe?ecaacuaated and statostocaayanaayzed. Compa?ed woth themodeabased optomozed method, thedofe?enceofthe C eaauesa?eeitemeaysmaaand themodeape?fomances arc similar. Which indicates that Ue Cs estimation method has certain applicability. Chenhe and Tunxi catchments are used to invesAgate the efect of the sub-caihment propeiies on the esAmahon of Cs . Results show that witU tUe increasing of catchment size and the number of Over chains, the Cs values increase. Meanwhile, the closes the sub-catchment A to Ue outlet, the higher the Cs value becomes, which indicates that the Cs value of each sub-catchment changes after Ue waterhed blocked. Hence d must cause the error of the conVuence calculation with the same Cs value. In adddion, the Cs value for Ue sub-catchment A normally smaller than the Uat for Ue whole catchment. Because the whole catchment Cs value repysents all storage function of the whole catchment, and when catchmentosdoeoded ontobaocks, each sub-catchmentusesotsown C foestoeage, and theeoeeebeaowtheoutaetofthe sub-catchmentoscaacuaated bytheMuskongum aagoeothm, and C eaauefoethewhoaecatchmentosaaegeethan thatfoethesub-
Calculation method and application of rived network regression coefficient Cs based on self-similarity of river network strecture
ZANG Shuaihong1, LI Zhijia1,2, HUANG Yingchun1 &LI Qiaoling1 (1: College of Hydrology and Water Resources, Hohai University, Nanjing 210098 , P.R. China)
摘 要：新安江模型河网汇流参数C对洪峰模拟影响较大，目前C的确定需依赖于大量的历史数据，因此C的确定成 为无资料地区和资料匮乏区水文模型应用中亟需解决的棘手问题.本文基于参数的物理意义，通过自相似河网结构的假 定，构建C与河网形态、流域下垫面特征的相关联系，提出基于河链蓄量方程的CO古算方法，对半干旱、半湿润和湿润地 区等不同水文气象分区的11个流域的C值进行推算并代入新安江模型中进行模拟，经比较发现#11个流域子流域Co计 算均值与新安江模型率定结果相近#说明该CW方法是合理的•选取陈河、屯溪两个典型流域研究单元流域属性对Co 的影响#由结果可以看出Co与流域面积、河链数、河宽呈正相关#与单元流域距离出口的远近呈负相关#这表明流域分块 后各单元流域Co值不一致#而新安江模型中采用相同Co值对不同单元进行调节必然会造成汇流计算的误差.为进一步 提高该方法在无资料地区的应用效果#将新安江模型汇流模块修改为每个单元使用对应的Co O十算值进行滞后演算#以陈 河和屯溪流域为例采用新安江模型C率定值、C O十算均值以及修改后新安江模型3种不同方案进行模拟比较#从模拟结 果可以得出#修改后的模型具有明显优势#将模型参数与下垫面条件建立了联系#模型物理机制提高且参数的独立性增 强#对于新安江模型在无资料地区的应用具有重要的指导意义自 关键词：新安江模型&河网消退系数;参数规律&汇流计算
g. Lake SO—湖泊科学)，2019, 31( 3)： 788-800 DOI 10. 18307/2019.0317 ©2019 by Journal p Lake SOenccO
基于自相似河网结构的河网消退系数Cs计算方法研究！
臧帅宏1，李致家1,2，黄迎春1，李பைடு நூலகம்玲1
(1:河海大学水文水资源学院#南京210098) (2：河海大学水安全与水科学协同创新中心#南京210098)