基于无迹卡尔曼滤波的新安江模型实时校正方法

被引：10

作者：

孙逸群 ^{[1
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包为民 ^{[1
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江鹏 ^{[2
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徐玉英 ^{[3
]}

贺成民 ^{[1
,4
]}

陈伟东 ^{[1
]}

黄琳煜 ^{[5
]}

机构：

[1] 河海大学水文水资源学院

[2] Desert Research Institute

[3] 辽宁省柴河水库管理局

[4] 陕西省水文水资源勘测局

[5] 上海市浦东新区水文水资源管理署

来源：

湖泊科学 | 2018年 / 30卷 / 02期

关键词：

流域水文模型; 实时校正; 无迹卡尔曼滤波; 新安江模型; 状态变量; 闽江; 邵武流域;

D O I：

暂无

中图分类号：

P338 [水文预报];

学科分类号：

081501 ;

摘要：

通过利用实时水文观测数据对洪水预报模型进行校正,可增加流域洪水预报的实时性和精确度.本文讨论了水文模型状态变量选取对滤波效果的影响,并给出了状态变量选取原则.在集总式新安江模型的基础上,结合状态变量选取原则,应用无迹卡尔曼滤波技术构建了新安江模型的实时校正方法.方法应用于闽江邵武流域洪水预报的计算结果表明,采用无迹卡尔曼滤波方法后,不仅能够直接校正模型状态,同时也能有效地提高模型预报精度,适合应用于实际流域洪水预报作业中.

引用

页码：488 / 496

页数：9

共 15 条

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