南水北调东线工程江苏段多目标优化调度研究

考虑南水北调东线工程供水目标、经济成本以及系统稳定性特点,本文以受水区生活、工业以及农业用水供水量最大,梯级总抽水量最小以及调水峰值最小5个目标为优化目标,构建了南水北调东线工程江苏段水资源优化调度模型。在此基础上,针对传统多目标蛙跳算法(MOSFLA)存在多样性差,后期易陷于局部最优解等缺点,本文提出了一种改进的多目标蛙跳算法(MQSFLA),通过引入实数量子编码、采用改进的量子旋转门局部更新策略以及基于动态外部档案集维护Pareto非劣解的方式,改善传统MOSFLA。分别基于MQSFLA和MOSFLA求解3种典型来水条件下的多目标优化模型,分析不同目标之间的关系,提出调蓄湖泊群联合优化调度和水量调配方案。结果表明:MQSFLA在多样性和收敛性方面都优于传统的MOSFLA,能得到更多高质量的非劣解集,更有效协调供水以及抽水的矛盾,满足不同来水条件下多水源相互补给的多目标优化调度,为南水北调东线工程江苏段的运行管理提供理论依据和科学支撑。

基于离散小波变换的卷积自编码运动想象脑电信号的分类

左右手运动想象脑电信号(MI-EEG)分类准确率低,制约了相关脑-机接口技术的发展。实验采集了16名健康受试者的运动想象脑电信号,提出了一种基于离散小波变换(DWT)和卷积自编码(CAE)的运动想象脑电信号分类算法。利用离散小波变换将EEG转换成时频矩阵,输入到卷积自编码网络中进行脑电信号的特征分类。该算法在实验数据集和公开数据集上测试都得到了较好的分类结果,静息-想象左手、静息-想象右手、想象左手-想象右手3组EEG在实验数据集上分类准确率分别为97.36%、97.27%、86.82%,在公开数据集上分类准确率分别为99.30%、98.23%、92.67%。离散小波变换结合卷积自编码网络模型在左右手运动想象脑电信号分类应用中比其他深度学习方法(CNN、LSTM、STFT-CNN)性能更优。

基于Matlab的声发射信号小波滤噪研究

总结了基于Matlab的声发射信号小波滤噪的主要方法及主要阈值选取策略,其中包括各种方法和策略的Matlab指令,并从理论上指出了小波基、小波分解层数等因素的改变会对滤噪结果产生影响,最后对小波滤噪研究进行了展望。

改进的多目标量子遗传算法在南水北调东线工程江苏段水资源优化调度中的应用

构建南水北调东线工程江苏段水资源优化调度模型,采用改进的多目标量子遗传算法(multiobjective quantum genetic algorithm,MOQGA),运用组合赋权方法对非劣解集进行多属性决策,提出南水北调东线工程江苏段水资源优化调度方案。在平水年、枯水年和特枯水年3种典型年来水条件下,相对于常规调度,优化调度的受水区总缺水量分别减少了0.89亿m3、0.87亿m3和0.08亿m3,系统总抽水量分别减少21.04亿m3、39.14亿m3和50.76亿m3。该优化调度方案能够充分利用湖泊的调蓄能力,提高各用水户的需水满足度,降低抽水成本。

中国格点化日降水极值统计模型及阈值的选取

采用年最大值法(AM)及超阈值峰量法(POT)分别构建基于0.5°×0.5°网格的全国地面日降水极值序列,建立基于广义极值分布(GEV)和广义帕累托分布(GPD)的降水极值统计模型,通过K-S检验评估模型拟合效果,研究全国日降水极值的统计规律及其空间分布特征,提出适用于不同地区极端日降水的极值分布模型与阈值选取标准,结果表明:(1)POT序列比AM序列更符合降水极值序列的要求;(2)为便于比较并提高模型拟合效果,POT序列的阈值由百分位数法确定效果较好;(3)阈值方案优选结果在空间分布上与中国干湿区域的划分有很好的相关性,在湿润地区宜将第90~94百分位数作为阈值,在半湿润和半干旱地区宜将第94~97百分位数作为阈值,在干旱地区则使用第97~99百分位数较为合适。

基于SWAT模型的秦淮河流域气候变化水文响应研究

为了解气候变化对水文水资源的影响机理,以秦淮河流域为研究区构建SWAT模型,使用SWAT-CUP对模型进行参数敏感性分析、率定及验证,并采用任意假设法设计未来气候情景,分析温度及降雨变化对流域径流及实际蒸散发量的影响。结果表明:模型在月径流模拟中具有较高的精度,适用于秦淮河流域气候变化下的水文响应研究;气温降低或降雨量上升都会引起流域径流量增加,反之则减少;实际蒸散发量与降雨量正相关,而实际蒸散发量对气温变化的响应不明显;平水年径流量对降雨量变化的响应较强,枯水年径流量对温度变化的响应较强;枯水年实际蒸散发量对降雨量变化的响应较强。

基于改进多目标粒子群算法的南水北调东线江苏段工程联合优化调度研究

针对南水北调东线江苏段工程优化调度问题,构建协调系统缺水量和抽江水量两目标的联合优化调度模型,研发基于改进多目标粒子群算法的模型求解方法,建立组合赋权-TOPISIS方法进行多属性决策方法,形成基于"两线-三湖-四水源-六区间"的水资源调配空间格局,提出以大型泵站工程为核心的骨干枢纽联合调度方案。在50%、75%和95%来水条件下,经优化调度后受水区缺水量与常规调度相比分别降低了10.2×10~8m^3、16.4×10~8m^3、7.1×10~8m^3,系统抽江水量分别减少了17.4×10~8m^3、14.8×10~8m^3和12.2×10~8m^3。该方案可有效提高供水保障水平,充分发挥三大湖泊的调蓄能力,降低系统运行成本,具有显著的社会、经济等综合效益。

梯级水库生态调度多目标混合蛙跳差分算法研究

提出多目标混合蛙跳差分算法求解梯级水库多目标生态调度模型。该算法结合混沌理论生成初始解以提高初始解群体质量,构建基于动态更新机制的外部归档集引导种群进化,提高算法的收敛性与非劣解的多样性,引入自适应差分算法加快子种群个体寻优,提高算法收敛速度。对L河梯级水库多目标生态调度进行实例研究,计算结果表明:本文所提出的算法能够计算得到收敛性与分布性较好的调度方案集,对比典型调度方案下泄径流与物种生态适宜径流,表明生态调度能够较好满足物种的生态需水,生态效益显著。

RCP情景下都柳江上游气候变化及径流响应分析

建立都柳江上游三水源新安江月水文模型,根据1968-2004年历史降雨、蒸发及径流数据运用遗传算法来率定和优选敏感参数,使用降尺度GCM数据驱动模型得到不同RCP情景下的流域未来月平均径流,并通过线性拟合方法分析都柳江上游未来气象要素及模拟径流过程。结果表明:2020-2099年都柳江年平均降雨基本处于稳定状态,年平均气温和蒸发呈波动增长,局部短时段下降。流域径流流量总体低于历史平均值,年际间波动降低,年内分布不均,主要集中在5-10月份。

基于ELQG算法的水库群优化调度研究

针对目前复杂水库群优化调度算法存在早熟收敛和运行时间长等问题,本文深入研究基于ELQG算法的水库群优化调度的原理、方法与步骤,利用ELQG算法求解新安江-富春江水库优化调度模型,并将不同典型年优化下调度结果与DP算法进行对比。结果表明：ELQG算法中梯级水库联合年发电量减少0.1亿-0.3亿kW·h,平均水位降低1.0-1.3 m,但计算速度平均提高20倍。ELQG算法具有较强的实用性和可操作性,为多目标、高维水库群的优化调度提供了一种新的途径。

深度学习在河湖生态流量预报预警中的应用研究

为提高生态流量预警预报精度及水利工程生态调度效率,本文以浙江省椒江流域为研究对象,采用水文学法计算断面生态流量及预警阈值,利用主成分分析法筛选模型预报因子,并提出了基于深度学习和概念水文模型的河湖生态流量预报预警新方法。结果表明:柏枝岙和沙段断面最适宜的生态流量核算值分别为2.89 m~3/s和1.92 m~3/s;选取降雨和蒸发作为输入因子,采用网格搜索法寻找最优参数,极值梯度提升算法(XGBoost)在所有年份的生态流量预警等级信息预报合格率都达到100%;基于XGBoost和新安江水文模型的耦合预报模型能够很好地完成生态流量预警预报和水库生态流量调度工作。研究成果可为河湖水资源保护和监管提供决策依据。

基于LSTM深度学习的河湖生态流量预警预报模型研究

为探究河湖生态流量预报预警机制,进一步改善河湖生态环境,以浙江省椒江流域为研究对象,提出了考虑预警信息的结合熵值法和LSTM的生态流量预报新方法。结果表明:Q90法得出的柏枝岙和沙段断面的生态流量核算值分别为2.89m^(3)/s和1.92m^(3)/s,计算结果低于多年平均流量的10%,较为合理可靠;所建模型验证期的纳什效率分别为0.91和0.88,偏差为2.55%和-3.22%,本模型的低水流量模拟效果要优于传统的新安江模型;柏枝岙和沙段断面无预警信息的预报合格率为98.72%和95.38%,有预警信息的预报合格率高达100%和96.61%,满足预报甲级精度,说明该方法较好地完成河湖生态流量预警信息预报任务。

混凝土类材料损伤声发射信号滤噪研究

对混凝土类材料损伤声发射检测过程中的噪声来源进行了总结与分类,并对信号的滤噪方法包括对试验方法的优化设计、参数的选择与设置、波形分析方法的应用进行了归纳、评析和展望,有利于促进滤噪手段的研究工作。

厄尔尼诺-南方涛动影响下月尺度水文模型参数可移植性

以浙江省3个流域作为研究对象,采用两参数月水量平衡模型(XM模型)和四参数月水量平衡模型(ABCD模型),结合极大似然不确定性估计方法(GLUE)对水文模拟的不确定性区间进行估计,在此基础上,研究不同模型在ENSO(厄尔尼诺-南方涛动)和不同流域地理情况下的参数移植能力。结果表明,厄尔尼诺时期的参数移植至拉尼娜时期,模型模拟效果要略好于拉尼娜时期的参数移植至厄尔尼诺时期;参数少的模型(XM模型)参数移植合格率要优于参数多的模型(ABCD模型);相邻流域间的参数移植效果要明显优于距离较远的流域;ABCD模型具有更好的空间可参数移植能力。

基于改进多目标粒子群算法的平原坡水区水资源优化调度

在分析平原坡水区水资源优化调度特点的基础上,构建了协调泵站提水量和受水区缺水量两个目标的优化调度模型。针对传统粒子群算法存在的容易陷入局部极值点、早熟等缺点,从惯性因子及学习因子选择、外部档案维护和全局最优选取策略3个方面进行改进,对比改进多目标粒子群算法与传统NSGA-Ⅱ算法在求解测试函数中的表现,验证改进算法的可行性和优越性。对宿迁市黄河故道及以南地区水资源优化调度进行实例研究,采用改进算法求解模型得到Pareto前沿,结果显示,两个目标函数值分布范围较广,且各频率来水调度方案集在空间中分布均匀。

水资源优化调度的改进量子遗传算法研究

针对于传统量子遗传算法在连续函数优化中出现的易陷于局部最优搜索、优化效率低等问题.本文通过深入研究量子遗传算法,将量子旋转门、量子全干扰交叉进行了改进,结合量子灾变操作,提出了一种改进的量子遗传算法,并运用于南水北调东线工程江苏段水资源优化调度研究.在50%、75%和95%三种保证率下,分别降低了系统缺水量的13.3%、13.9%、8.7%及总抽水量的13.6%、14.4%、11.1%,提高了水资源调度的合理性,取得了良好的效果.

与梦同行

曾经，我梦想自己是个钢琴家。从容、优雅．于灵动的手指下流出美妙、清雅的乐符。

基于RUSLE的未来降雨条件下江苏省沿江地区土壤侵蚀预估

近年来极端气候事件频发,多地区强降雨的增多加重了土壤侵蚀程度。采用世界气候研究计划组织的耦合模式比较计划第五阶段实验计划(CMIP5)中BCC_CSM1.1模式在RCP2.6、RCP4.5、RCP8.5三种气候变化情景下的未来降雨降尺度输出结果,结合GIS和修正的通用土壤流失方程(RUSLE)预估江苏省沿江地区未来土壤侵蚀程度,并分析未来不同气候变化情景下土壤侵蚀与降雨的相关性及空间分布特征。结果表明,不同气候变化情景下,江苏省沿江地区的平均土壤侵蚀模数为1.58~1.65t/(hm^2·a),土壤侵蚀总量为764.70×10^4~794.65×10^4t/a,土壤侵蚀占总土地面积的32.503%~32.504%,土壤侵蚀烈度与降雨量大小呈正相关。

常州水文化初探

水文化是永恒的,也是持久的,自它产生之日起从未间断过它的发展,从小到大、由浅入深,逐步发展成为一个博大精深的庞大的文化体系,渗入人类社会生活的方方面面,永远与人类共生共荣。常州位于太湖流域,有着显著的吴文化特征。常州地域文化中,处处体现出水文化的特质,它对我们今天的生活产生着很大的影响。

基于多种递归神经网络的海岛水库径流预报

海岛地区径流量偏小甚至出现断流,会极大影响短期径流预报精度。对海岛地区供水水库多组入库径流时间序列,基于三种递归神经网络(RNN)建立了不同预报因子组合和预见期的径流预报模型,探讨了RNN模型在海岛地区短期水文预报中的适用性。以舟山岛水库群为例,说明研究方法的有效性。结果表明仅考虑径流时间序列信息的预报精度最差,而耦合气象预报信息可提高径流预报准确性;随着预见期的增加,简单RNN模型的信息融合能力有限,而具有复杂神经元结构的基本长短时记忆神经网络和门控循环单元预报效果稳定;RNN模型对于平稳时间序列数据模拟效果优于非平稳序列,而气象信息的引入和参数优选能够改善其在处理非平稳时间序列中的缺陷。