马斯京根方程参数确定及其程序化实现

常用的试算法在确定马斯京根方程参数时一般得不到最优结果,且计算较繁杂。正是针对这缺陷,尝试应用搜索法来确定其参数,并将方法程序化,在洪水预报实例应用中,该方法所确定的参数值较试算法更优,也更简便,从而实现了求参过程的优化和简化。     

马斯京根法参数的一种数学估计方法

应用最小二乘原理进行了马斯京根法参数的最优估计。这种数学估计方法避免了常用的度错法的盲目性和不确定性,并具有确定模型参数快速、最优和唯一性等特点。在实际河道洪水演算中取得了较好的应用效果。     

马斯京根多河段流量演算线性方法

马斯京根多河段流量演算线性方法王煜（黄河水利委员会设计院）１引言进行多河段洪水演算的方法很多，目前较常应用的是马斯京根分河段演进法、马斯京根有限差解、马斯京根解析解、特征河长法、迟滞瞬时单位线法等以及由它们导出的众多的修正方法。笔者提出了马斯京根有限...     

马斯京根模型参数估计方法探讨

以演算出流量与实测出流量的误差平方和最小为判据，直接推求了流量演进系数的最优估计值，而后反算参数ｘ，Ｋ，以适应于不同时段的流量演算。以实例证明了该法的可行性和较高的演算精度。     

目标函数对马斯京根法河道流量演算精度的影响

在用马斯京根法进行河道流量演算时,由于传统的试算法在精度和客观性上的欠缺,目前广泛使用最小二乘法来进行优化计算.在应用最小二乘法时,发现选择不同的目标函数会对最终的流量计算结果的精度产生影响.因此,本文应用了两种目标函数:河槽蓄量误差最小和出流量误差最小,推导了它们在最小二乘意义上的流量演进参数解析式,进而研究了对流量计算精度的影响.对3场洪水过程的模拟结果表明,以出流量误差最小为目标函数所获得的流量计算精度更高:与河槽蓄量误差最小相比,相对平均绝对误差分别降低了4%,25%和25%,说明使用出流量误差最小作为优化的目标函数更为有效.     

晶体点阵参数最小二乘法计算程序

作者以最小二乘法理法导出了晶体点阵参数计算的公式,并顾及了X射线粉晶衍射图测定所引起的系统误差修正,从而得到点阵参数的最佳估值。以导出的公式为数学模型编制了PC-1500微机的扩展BASIC语言程序,可适用于各晶系点阵参数的计算,使用方便。     

扩域搜索遗传算法优化马斯京根参数及其应用

马斯京根法作为河道洪水预报的重要方法,参数和系数的率定是关键和难点,直接影响其预报精度。在详细阐述扩域搜索遗传算法基本思想和性能分析的基础上,以模拟结果与实测值的误差最小作为进化目标,直接搜索马斯京根法预报方程系数,获得河道上下游流量关系方程。对黄河下游夹河滩至高村的洪水过程进行研究,传统方法的平均绝对误差为240 m³/s,平均相对误差为0.13;遗传算法的平均绝对误差为95 m³/s,平均相对误差为0.05。结果表明：遗传算法精度明显高于传统方法。在实际应用中,对于河道洪水波的传播规律性变化较大的河道,应根据不同量级洪水来模拟洪水的传播规律,并对相应量级的洪水进行预报。     

马斯京根法洪水演进反演计算方法的探讨

从计算理论上系统分析和认识了马斯京根法洪水演进反演计算算法产生的坏条件,通过引入样条函数辅助进行修匀处理和对于x数值小的情况采用反演正算的算法,使得马斯京根法洪水演进反演计算可以进行多段连续演算并具有好的效果,在工程水文设计计算中具有实用价值。     

改进的最小二乘法在水文分析计算中的应用

在水分析计算中，经常涉及到变量之间的线性或非线性拟合，而在拟合各种特性曲线时，通常应用以实测资料与拟合曲线间的误差平方和最小作为目标函数的方法——最小二乘法，但这种方法忽视了所有实测点应与拟合曲线间的相对误差尽量不超过某一百分比的原则，为了达到上述要求，提出了非线性的加权最小二乘法及线性相关方程的最小距离平方和法，探讨改进了传统的最小二乘法达到优化的效果。最小距离平方和法与常用的图解法相比，本法所得成果较为客观；与传统的单方向(x或y方向)最小二乘回归法相比，所求线性方程不会因坐标系的选取而改变。最后应用算例进行了初步讨论。     

基于遗传算法的扩散波洪水演算参数的确定方法

大量的理论分析和实际洪水演算表明,扩散波方法是一种既具有足够精度又相对简单的一类洪水演算方法。以线性扩散波方程在自由下边界条件下的解析解为例,利用遗传算法来确定扩散波方程的参数。遗传算法和一般的优化算法不同,它具有全局寻优能力,一般能得到问题的最优解或准最优解,是一类优秀的非线性函数优化方法。实例计算结果表明,采用遗传算法所得到的参数精度较高,可以类推到其它水文模型的参数率定中去。     

马斯京根-康吉洪水演算方法的稳定性分析

基于运动波差分解的数值扩散,在一定条件下可以模拟扩散波物理扩散的概念,利用有限差分方法,建立了马斯京根-康吉洪水演算方法.对于该差分格式中的权重系数X,国内外长期以来没有统一的定论.本文据此利用Von Neumann稳定性分析方法,对该差分格式进行了较为深入的分析,且得到了该差分格式的稳定性条件.     

基于模拟退火粒子群算法的河道洪水反流向演算

简单介绍了洪水演算的几种常用方法,提出了洪水反流向演算的困难,提出了采用模拟退火粒子群优化算法与马斯京根算法相结合解决洪水反流向演算的策略,并用实例证明是可行而有效的。     

应用马斯京根法进行水位—流量关系单值计算中的几个问题

笔者曾在《水文》1982年第6期上发表了“应用马斯京根法对受涨落率影响的水位～流量关系单值化处理”一文。随后,不少同行应用文中介绍的方法对一些测站进行了验证,获得了比较满意的成果。但也有提出了一些意见和建议。现拟在本文中对马斯京根法与抵偿河长法用于水位～流量关系单值计算中的有关概念,马斯京根法中的特定河长与抵偿河长的关     

基于偏最小二乘回归的融雪型洪水预报模型

本文采用偏最小二乘回归法对新疆塔什库尔干河流的实测流量资料进行分析,建立了日平均流量的偏最小二乘回归模型,采用建立的模型对2001年日平均流量进行了预报。研究分析表明,结果比较合理,这为融雪型洪水预报提供了一种新的思路和研究方法。     

利用滑动平均剩余重力异常确定深度的最小二乘法

本文提出一种利用滑动平均剩余重力异常测定隐伏构造深度的最小二乘法。该方法主要是拟合简单的模型，用观测重力数据的所谓滑动平均滤波器进行褶积。本方法不仅能用于剩余异常，也可以适用于剖面不长的布格重力数器。该方法适用于有随机误差及不带随机误差的综合资料。由美国和塞内加尔两个野外实便作了详细检验，证明该方法是有效的。     

基于偏最小二乘与神经网络耦合的储层参数预测

将偏最小二乘回归（PLS）与神经网络（NN）耦合，建立了储层参数预报模型。利用偏最小二乘对影响储层参数的诸多因素进行分析，提取对因变量影响强的成分，从而克服了变量间的多重相关性问题，降低了神经网络的输入维数；同时，利用神经网络建模可以较好地解决非线性的储层参数预测问题。计算实例表明，本耦合模型的拟合和预报精度优于独立使用神经网络模型的精度。     

求解大型稀疏最小二乘问题的MSOR方法及其收敛性

文章讨论了求解大型稀疏最小二乘问题的ＭＳＯＲ方法，考虑了２－ＢＭＳＯＲ和３－ＢＭＳＯＲ方法的收敛区域，并且基于‖Ａ２Ａ１＾－１‖２给出了最佳２－ＢＭＳＯＲ松弛参数和相应的收敛谱半径。     

用Taylor展开最小二乘法反演水文地质参数

采用Taylor展开最小二乘法,对有解析解的水文地质问题进行参数反演,不仅计算速度快,而且计算准确,避免人工配线误差.     

基于免疫粒子群算法的马斯京根模型参数识别

目前在河道汇流计算中广泛应用的是马斯京根模型,该模型参数的优化求解是影响能否精确模拟实测水文过程的关键问题.以往的模型参数求解大多采用试错法、矩法等方法,计算过程繁琐,计算精度不高,影响到模型的模拟精度.针对此类问题,笔者将免疫原理与粒子群优化算法有机结合.提出了免疫粒子群优化新方法,有效解决了传统方法的计算结果精度不高的问题,并在马斯京根模型参数优化求解中得以应用,结果表明免疫粒子群算法的计算结果精度令人满意,为河道洪水演算方面研究提供了一种新的研究方法和研究模式.