洪水预报实时校正技术研究综述

被引：16

作者：

田雨 ^{[1
,2
]}

雷晓辉 ^{[2
]}

蒋云钟 ^{[2
]}

陈暘 ^{[1
,2
]}

机构：

[1] 天津大学建工学院

[2] 中国水利水电科学研究院水资源研究所

来源：

人民黄河 | 2011年 / 33卷 / 03期

关键词：

水文模型; 校正算法; 实时校正; 洪水预报;

D O I：

暂无

中图分类号：

TV124 [];

学科分类号：

081501 ;

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。

引用

页码：25 / 26+28 +28

页数：3

共 6 条

[1]

基于卡尔曼滤波的水动力学模型的实时校正方法研究.[D].白耀玲.河海大学.2006, 08

[2]

流域水文模型与卡尔曼滤波耦合实时洪水预报研究.[D].陆波.河海大学.2006, 08

[3] 实时反馈校正技术在山溪性河流洪水预报中的应用 [J].