一、卡尔曼半自适应滤波水位实时预报模型研究（论文文献综述）
周晗[1]（2021）在《多传感器欠观测系统信息融合自适应增量Kalman估值器》文中研究说明在欠观测条件下,当系统的量测方程无法进行验证或校准时,使用该量测方程往往会产生未知的系统误差,从而引起较大的滤波误差。同样的,当状态噪声与量测噪声的统计量未知时,滤波器的性能也会变坏,甚至会导致滤波发散。增量方程的引入可以有效消除系统中所出现的未知量测误差,噪声统计估值器的加入也可在滤波过程中对噪声统计进行实时估计与修正,从而带未知量测误差与未知噪声统计的欠观测系统的状态估计问题可以转换为增量系统的自适应状态估计问题。为进一步提高欠观测系统下噪声统计与状态的估计精度,本文将针对带未知量测误差和未知噪声统计的多传感器欠观测系统。首先,提出一种新的基于新息的噪声统计估计算法,其估计精度要高于已有的改进Sage-Husa自适应算法。所提出的基于新息的自适应增量Kalman滤波算法有效的解决了欠观测条件下系统带未知噪声统计的无偏估计及进一步的状态估计问题。其次,本文结合多传感器分布式加权融合算法,基于线性最小方差意义下的最优融合算法,分别提出了多传感器加权状态融合和加权观测融合的自适应增量Kalman估值器。最后,针对广义CAR模型系统,提出一种基于自适应增量Kalman估值器的观测预报算法,并与加权观测融合算法相结合,能够有效解决多传感欠观测系统下的观测增量的预测与更新。仿真实例证实上述所提算法的有效性与可行性。
郎欣宇[2]（2021）在《甘河加格达奇以上流域洪水预报实时校正方法研究》文中进行了进一步梳理与分布式水文模型相比,集总式水文模型在参数数量以及建模所需资料精度等方面的要求较低,是目前流域洪水预报的重要手段,尤其在资料相对短缺地区已得到广泛应用。然而,受预报模型的不确定性以及预报员经验不足等因素的影响,需要通过实时校正来提高预报的准确性及时效性。洪水预报实时校正可以根据实时的水文气象资料结合实时校正技术,在预报时逐时段加入观测信息更新原有模型的参数或预报结果,从而提高预报精度。因此提高实时洪水预报精度的关键不仅在于获取准确可靠的实时观测信息,还依赖于能够准确反应研究流域的水文过程的模型以及有效的实时校正方法。因此本文以集总式模型为背景,将新安江模型与集合卡尔曼滤波方法相耦合构建基于集合卡尔曼滤波方法（EnKF）的洪水预报实时校正模型,分析现有观测条件下模型的不确定性,以及未来在洪水预报实时校正中如何充分利用多元/源观测数据。本文的主要研究内容及结论如下:（1）本文总结了洪水预报实时校正的研究现状及存在问题,将新安江模型与EnKF算法相耦合构建了基于EnKF的洪水预报实时校正模型,并分析了模型的预报校正效果,模型可以将洪峰预报精度提高30%以上、Nash系数提高至0.9以上。（2）本文考虑现有观测条件,分析了模型在加入流量观测时不同土层土壤含水量校正效果、初始条件及降雨扰动误差三个方面的不确定性。分析表明:加入流量观测时,上层土壤含水量的校正效果好于下层和深层;初始条件与实际偏差较大时,实时校正模型比新安江模型的洪峰预报精度最高可提高80%以上,可以有效降低对初始条件的依赖;降雨扰动误差对模型预报精度有很大影响,尤其是在降雨量较大的情况,更容易高估流量,在模型应用中应关注降雨扰动误差的设置。（3）本文选取了地面观测蒸发和GLEAM产品蒸发及表层土壤含水量数据、GLDAS产品表层土壤含水量数据3种卫星遥感产品,并对这3种遥感产品进行了可利用性评估和校正。将校正后的水面蒸发、表层土壤含水量数据与流量三种观测进行组合,设置了9组算例对比分析加入不同来源、不同类型观测时,流量及不同土层土壤含水量校正的效果。结果表明:采用不同来源观测数据时流量校正结果基本一致,说明基于EnKF的洪水预报实时校正模型具有较强的包容性及鲁棒性;联合加入流量、表层土壤含水量和蒸发观测时校正时,预报精度均满足要求,比仅采用流量观测时最高可提高10%。
闫龙增,张娜,汤成友,王晓凤[3]（2021）在《长江上游“20·8”洪水预报及预警实践》文中提出为研究长江上游"20·8"洪水期间复杂条件下关键控制站寸滩站的实时洪水预报方法、经验和预警实践模式,在无历史洪水参考的情况下,采用合成流量、马斯京根洪水演算模型加实时校正的思路,对寸滩站实时洪水预报进行模拟,并对通过洪水预警科学高效地为防汛救灾工作提供支撑的实践模式进行了探索。研究结果表明:①寸滩站实时洪水预报的主要影响因素及难点为洪水组成、逆时针绳套水位流量关系、洪峰附近突变（峰前削减、峰时延后,洪峰水位和流量错时出现）、铜锣峡壅水顶托等;②合成流量法、马斯京根法模拟的洪峰前后存在较大偏差,模型+实时校正模拟效果改善显着,主客观融合的综合预报法在存在诸多不确定因素时的预报效果相对理想;③气象水文耦合与实时洪水预报调度相结合,趋势预报与精准预报相结合,多对象、多途径、多目标会商,并以防汛专业工作人员和社会公众对防汛需求为导向,推送预警信息的洪水预警模式具有一定的可行性和参考价值。
陈长坤[4]（2019）在《基于自适应卡尔曼滤波的开采沉陷地表移动变形数据处理及预报研究》文中进行了进一步梳理随着我国国民经济的发展以及社会的进步,我国能源结构正在向节能方向发生转变,但是煤炭在我国基础性能源的地位依然不可撼动,在主要的能源结构中仍占据着重要的且不可代替的地位。煤炭资源的高强度开采引起的地表塌陷破坏了耕地,给农业生产带来了极大影响,煤矸石污染矿区生态环境、污染水源,给生态环境造成不可逆影响。为了保护矿区生态环境并进行恢复与重建,及时、精确、可靠的获取矿区开采沉陷地表移动变形信息以及准确预报变形信息变得尤为重要。卡尔曼滤波模型通过建立开采沉陷地表移动变形的状态方程和量测方程来描述的系统的动态过程,它需要开采沉陷地表移动变形动态系统的数学模型和噪声先验知识,但开采沉陷过程中有些阶段很不稳定,使其对该阶段的数据处理及预报分析产生较大的偏差,会使精度和可靠性明显降低。针对开采沉陷地表移动变形数据处理及预报分析精度偏低的问题,本文提出了适用开采沉陷地表移动变形监测系统的自适应卡尔曼滤波模型,通过朱集东矿1222（1）工作面回采结合本文提出的自适应卡尔曼滤波模型对开采沉陷地表移动变形监测数据的处理及分析预报进行深入探究。本文所做的工作和成果如下:采用本文提出的滤波对矿区开采沉陷地表移动变形数据进行滤波处理。结论表明极大验后自适应卡尔曼滤波各期的残差稳定性高,但残差值均正值或负值,可能存在系统偏差;方差补偿自适应卡尔曼滤波残差中误差和残差稳定性次于方差分量自适应卡尔曼滤波;方差分量自适应的残差中误差最小且各期滤波残差比较稳定,能明显减弱卡尔曼滤波较大的滤波残差,效果明显。采用本文提出的滤波对GNSS CORS地表移动自动化实时监测站的三维空间位置坐标序列进行预报分析。得出方差分量自适应卡尔曼滤波预报残差稳定性高且密集程度高,在X坐标方向上预报残差整体减少60%,Y坐标方向上整体减少52%,H方向整体减少69%,残差离散程度分布更为均匀;平面位置预报精度和高程预报精度明显优于其他几种滤波。采用本文提出的方差分量自适应卡尔曼滤波对单基站CORS RTK获取的平面位置坐标和高程进行滤波处理。得出滤波后平面精度平均提升50%左右,高程精度平均提升70%左右,平面和高程精度均得到提升,高程精度提升更为明显;滤波后高程实测值与水准测量差值明显减少,成果精度和可靠性都得到提高,能基本满足开采沉陷地表移动变形参数解算对高程的精度要求。图[53]表[20]参[85]
陈一帆,程伟平,钱镜林,徐庆华[5]（2014）在《基于集合卡尔曼滤波的河网水情数据同化》文中进行了进一步梳理为解决河网非线性动态系统的数据同化问题,采用基于集合思想的集合卡尔曼滤波来实时校正河网水力模型状态变量,以提高河网水情仿真与预报的计算精度。集合卡尔曼滤波的关键在于状态初始集合的设置,作者采用Box Muller方法生成一组服从正态分布的随机集合,通过一个由14条河段组成的河网水力仿真算例系统分析了集合大小、集合标准差对数据同化效果的影响,并将得到的初步结论应用到实例计算中,获得了良好的数据同化效果。结果表明:集合卡尔曼滤波算法应用简便,适用范围广,能够有效地进行河网非线性动态系统的数据同化;在设置水位状态变量初始集合时,建议取集合规模50100、标准差0.0010.005 m。
刘开磊,姚成,李致家,阚光远,包红军[6]（2014）在《水动力学模型实时校正方法对比》文中进行了进一步梳理选择典型的实时校正方法:传统的误差自回归、基于K最邻近算法（KNN）的非参数校正及基于Kalman滤波的多断面校正法,并以Kalman滤波与KNN结合构造综合方法,以淮河流域吴家渡—小柳巷区间作为试验河段,构建一维水动力学模型并与实时校正方法联合应用。简要介绍这4种方法的原理与模型构建方法,然后对比分析各种方法的模拟结果,尤其对模拟洪峰稳定性、峰现时间、峰现误差等进行比较,认为前3种基本方法均能在相当长的预见期内提高洪水的预报精度,而综合法实时校正法对洪峰部位的模拟更为稳定可靠、总体效果更好,更适合预报校正工作的需要。
李大勇,王济干,董增川,郭慧芳[7]（2010）在《基于卡尔曼滤波的大型河网水动力模型实时交替校正方法》文中研究指明本文在单河道卡尔曼滤波实时交替校正研究成果的基础上,将河网分解成流量边界型、水位边界型、内河道型及节点型4类基本单元,并按基本单元类型将单河道交替实时校正模式扩展到河网水动力模型中,实现了河网水流与状态变量实时校正的联动计算。与河网信息资料类型及其系列长短各异的特点相匹配,模型中变量校正模式选择灵活,对每一校正模式依据基本单元类型自动切换到相应的处理模块,程序为每一校正时刻、每一校正模块动态地创建相应维数的卡尔曼滤波器。太湖流域平原河网实效分析表明,基于环状河网的求解机制,水位校正量通过节点逐渐扩散到局部河网,实现了对河网系统的校正,并着重分析了水位校正对局部河网水量不平衡、水流运动状态的影响,证明了在平原河网洪水预报中实施变量交替滤波校正的可行性。
陈妍[8]（2007）在《渭河下游径流预报模型及实时校正方法研究》文中进行了进一步梳理水是人类赖以生存的宝贵资源，是社会可持续发展的重要保障。随着社会经济的快速发展，水资源短缺问题已成为制约一个地区、国家乃至全球发展的重要因素。如何合理开发和利用水资源成为了全世界水利工作者的责任与任务，而流域径流量预报是解决水资源问题的基础和关键。本论文依托于黄委会水文局承担的“渭河下游洪水预报模型研究及系统开发”项目。以渭河下游张家山、咸阳～华县区间为研究区域，在分析流域产汇流特性的基础上，建立了华县站汛期日均径流量预报及实时校正模型。渭河是黄河较大的支流，地处半湿润半干旱地区，下垫面情况复杂，支流较多，产汇流特性分布不均。九十年代以来，渭河流域降雨量偏枯，加上国民经济发展耗水量的不断增加，河道径流量大幅度衰减，造成渭河干流实测径流量减少。径流量的急剧削减和下游河道的萎缩使得渭河流域的产汇流规律发生了较大变化。论文首先回顾了水文模型和实时校正方法的发展。对渭河下游径流变化趋势，径流年际变化和年内分配，华县站来水的构成要素进行了分析研究。在此基础上，构建了渭河下游华县站汛期日均径流量预报模型，探讨了三水源新安江模型在渭河下游南岸半湿润半干旱地区的应用，马斯京根分段、分层连续演算法在张咸华区间干流河道汇流演算中的应用，通过分析模型应用结果表明所构建的模型在研究区域是适用的，具有合理性和可靠性。同时，为了提高模型预报精度，针对研究区域特点，本文对华县站建立了基于径流预报误差的实时校正模型，采用衰减记忆最小二乘法和卡尔曼滤波两种实时校正方法对预报径流量进行了校正，并对两种校正方法的计算结果进行了对比和分析。经校正后，预报精度均有所提高，卡尔曼滤波方法总体上优于衰减记忆最小二乘法。可见，渭河下游径流预报及实时校正模型在研究区域是可行的对类似地区的径流预报研究具有借鉴作用。
王船海,白耀玲[9]（2007）在《基于卡尔曼滤波技术的河道汇流实时校正》文中认为基于卡尔曼滤波的河道汇流实时校正算法,采用非线性马斯京根矩阵解法,将河道汇流表达为一个时变线性系统,满足了卡尔曼滤波状态空间表达的要求.在进行滤波时,对系统参数矩阵的实时修正减小了河道汇流的非线性对线性滤波的影响.通过对每个子流域的“远程”和“本地”卡尔曼滤波校正,使全流域得到了全面合理的校正.提出一种新的模型噪声方差阵和量测噪声方差阵实时统计方法,该统计方法可有效地防止滤波发散现象,提高滤波预报的精度.通过在三峡区间流域上的应用,证明了基于卡尔曼滤波的河道汇流实时校正算法的有效性.
胡静[10]（2007）在《基于Kalman滤波的大坝监控统计模型研究》文中进行了进一步梳理为满足大坝安全监测的需要，本文在总结归纳前人在统计模型研究成果的基础上，针对最小二乘回归方法需要大量观测资料、模型精度不高、不能实时观测等缺点，以Kalman滤波技术、小波分析、BP神经网络理论为依据，提出小波多尺度Kalman滤波回归统计模型和基于高阶非线性Kalman滤波的BP神经网络在线训练方法，并通过工程实测资料的分析验证了模型的正确性和可行性。论文主要研究内容及成果如下：（1）回顾了前人在统计模型方面的研究成果及常用的几种统计建模方法，将这些方法一一对比，找出其各自优缺点及适用范围。（2）以Kalman滤波技术为理论基础，建立Kalman滤波回归统计模型，由统计模型构造状态方程和观测方程，使最小二乘估计问题转换成Kalman滤波状态估计问题。研究表明，该模型利用Kalman滤波为估计问题提供的递推形式解，可将建模过程简化为只要根据上一时段状态值和当前的观测值就能方便的在线更新状态，因而它是一种高效在线建模的新方法。工程实例分析表明，当Kalman滤波的模型参数计算方法选择合理，滤波结果很快就会稳定，而且滤波状态向量（回归系数）的变化也可以评价大坝的安全状态。（3）由于仪器故障和其他方面的复杂因素，大坝实测数据往往会出现奇异值和很大的噪声，有时真实的信息甚至会被噪声淹没。鉴于此，本文提出将Kalman滤波与小波多尺度理论结合起来，建立小波多尺度Kalman滤波回归统计模型。两者在消除大坝原型观测数据的噪声干扰上存在互补性，使模型可以应用于噪声含量较高的情况，扩展了Kalman滤波的应用范围，也提高了模型的预报精度。（4）由于Kalman滤波回归统计模型属于线性模型，而大坝是一个复杂的非线性系统，因此，针对这一特点本文将Kalman滤波为估计问题提供递推形式解和BP神经网络模型优异的非线性映射能力两种方法的特点相结合，建立BP神经网络与高阶非线性Kalman滤波的大坝监控模型。由于它克服了BP算法训练时间长、收敛速度慢、需要反复迭代的缺点，而且监控模型非线性程度高，因而是一种高效率的在线训练方法。
二、卡尔曼半自适应滤波水位实时预报模型研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、卡尔曼半自适应滤波水位实时预报模型研究（论文提纲范文）
（1）多传感器欠观测系统信息融合自适应增量Kalman估值器（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 |
| 1.2 课题研究现状及发展趋势 |
| 1.2.1 自适应增量Kalman滤波研究进展 |
| 1.2.2 多传感器信息融合技术的发展 |
| 1.3 预备知识 |
| 1.3.1 典型的欠观测系统 |
| 1.3.2 射影理论与新息序列 |
| 1.3.3 状态融合估计算法 |
| 1.3.4 观测融合估计算法 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 第2章 单传感器欠观测系统自适应增量Kalman估值器 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 问题阐述 |
| 2.3 自适应增量Kalman估值器 |
| 2.3.1 改进的Sage-Husa自适应增量Kalman估值器 |
| 2.3.2 基于新息的自适应增量Kalman估值器 |
| 2.3.3 最佳遗忘因子的选取 |
| 2.4 仿真研究 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 多传感器欠观测系统自适应增量Kalman估值器 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 问题阐述 |
| 3.3 加权状态融合自适应增量Kalman估值器 |
| 3.3.1 按矩阵加权融合自适应增量Kalman估值器 |
| 3.3.2 按标量加权融合自适应增量Kalman估值器 |
| 3.3.3 按对角阵加权融合自适应增量Kalman估值器 |
| 3.4 加权观测融合自适应增量Kalman估值器 |
| 3.5 仿真研究 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 多传感器带未知时变参数的自适应增量Kalman预报器 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 问题阐述 |
| 4.3 自适应增量观测预报器 |
| 4.4 加权观测融合自适应增量观测预报器 |
| 4.5 仿真研究 |
| 4.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表论文 |
（2）甘河加格达奇以上流域洪水预报实时校正方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状与进展综述 |
| 1.2.1 水文模型研究进展 |
| 1.2.2 实时校正技术研究进展 |
| 1.2.3 集合卡尔曼滤波方法研究进展 |
| 1.2.4 洪水预报实时校正研究现状及存在问题 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 2 研究流域及资料处理 |
| 2.1 研究流域概况 |
| 2.2 资料分析处理 |
| 2.2.1 流域测站信息 |
| 2.2.2 资料分析处理 |
| 2.3 小结 |
| 3 基于EnKF的洪水预报实时校正方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 新安江模型原理 |
| 3.3 彭曼公式 |
| 3.4 NSGA-Ⅱ算法 |
| 3.5 集合卡尔曼滤波原理 |
| 3.5.1 卡尔曼滤波原理 |
| 3.5.2 集合卡尔曼滤波原理 |
| 3.6 洪水预报实时校正模型构建 |
| 3.7 模型计算结果与分析 |
| 3.8 小结 |
| 4 模型的不确定性分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 土壤含水量不确定性分析 |
| 4.3 初始条件不确定性分析 |
| 4.4 降雨扰动误差不确定性分析 |
| 4.5 小结 |
| 5 多元/源观测洪水预报实时校正研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 数据产品介绍 |
| 5.2.1 地面观测蒸发数据 |
| 5.2.2 GLEAM蒸发及土壤水产品 |
| 5.2.3 GLDAS土壤水分产品 |
| 5.3 卫星遥感产品评估及校正 |
| 5.3.1 卫星遥感产品评估 |
| 5.3.2 遥感产品偏差校正 |
| 5.4 算例设置 |
| 5.5 结果与分析 |
| 5.5.1 多源产品对比 |
| 5.5.2 流量校正 |
| 5.5.3 土壤水校正 |
| 5.6 应用结果与分析 |
| 5.7 小结 |
| 6 结论及展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
（3）长江上游“20·8”洪水预报及预警实践（论文提纲范文）
| 1 研究背景 |
| 1.1 寸滩水文站及“20·8”洪水概况 |
| 1.2 洪水预报预警概述 |
| 2 河道流量演算及误差修正 |
| 2.1 河道流量演算方法 |
| 2.1.1 合成流量法 |
| 2.1.2 马斯京根法 |
| 2.2 实时洪水预报误差修正 |
| 2.2.1 主客观融合的综合洪水预报法 |
| 2.2.2 误差自回归实时校正方法 |
| 2.2.3 误差修正效果评估 |
| 3 洪水预警方法 |
| 4.1 洪水预报因素分析 |
| 4.1.1 洪水组成 |
| 4.1.2 水位流量关系呈绳套型 |
| 4.1.3 洪峰附近突变 |
| 4.1.4 峰前削减，峰时退后 |
| 4.1.5 洪峰水位、流量错时出现 |
| 4.1.6 铜锣峡壅水顶托 |
| 4.2 河道流量演算 |
| 4.2.1 合成流量法 |
| 4.2.2 马斯京根法 |
| 4.3 实时洪水预报误差修正 |
| 4.3.1 主客观融合的综合洪水预报法 |
| 4.3.2 误差自回归实时校正方法 |
| 4.3.3 误差修正效果评估 |
| 5 洪水预报预警 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
（4）基于自适应卡尔曼滤波的开采沉陷地表移动变形数据处理及预报研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 开采沉陷监测技术现状 |
| 1.3 卡尔曼滤波应用现状 |
| 1.4 研究意义 |
| 1.5 变形监测技术发展现状 |
| 1.5.1 变形监测模式 |
| 1.5.2 变形监测相关技术 |
| 1.5.3 变形监测相关数据处理方法 |
| 1.6 本文主要研究内容与技术路线 |
| 1.6.1 主要研究内容 |
| 1.6.2 主要技术路线 |
| 2 地表移动观测站概况 |
| 2.1 地表移动观测站设计概况 |
| 2.1.1 交通位置与自然地理条件 |
| 2.1.2 朱集东矿地质采矿条件简介 |
| 2.1.3 1222 (1)工作面地质采矿条件简介 |
| 2.1.4 监测站设计 |
| 2.2 自动化监测系统监测网布设概况 |
| 2.2.1 自动化监测系统监测网布设 |
| 2.2.2 基准站网的布设 |
| 2.2.3 自动化监测系统简介 |
| 2.3 连接测量及数据处理与质量评价 |
| 2.3.1 平面连接测量与平面数据处理及质量评价 |
| 2.3.2 高程连接测量 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 卡尔曼滤波模型理论基础 |
| 3.1 经典卡尔曼滤波模型基础 |
| 3.1.1 连续线性系统的卡尔曼滤波 |
| 3.1.2 离散线性系统的卡尔曼滤波 |
| 3.1.3 动态测量系统的卡尔曼滤波 |
| 3.2 自适应卡尔曼滤波模型基础 |
| 3.2.1 极大验后自适应卡尔曼滤波 |
| 3.2.2 方差分量自适应卡尔曼滤波 |
| 3.2.3 方差补偿自适应卡尔曼滤波 |
| 3.3 自适应卡尔曼滤波程序设计与实现 |
| 3.3.1 极大验后自适应卡尔曼滤波程序设计 |
| 3.3.2 方差分量自适应卡尔曼滤波程序设计 |
| 3.3.3 方差补偿自适应卡尔曼滤波程序设计 |
| 3.3.4 自适应卡尔曼滤波程序实现 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 自适应卡尔曼滤波在地表移动变形监测中的应用分析 |
| 4.1 矿区地表移动变形监测中的应用分析 |
| 4.1.1 滤波模型及滤波初值的确定 |
| 4.1.2 滤波数据处理及精度分析 |
| 4.2 GNSS CORS地表移动变形自动化监测系统坐标序列预报分析 |
| 4.2.1 滤波模型以及滤波初值的确定 |
| 4.2.2 滤波预报及预报精度分析 |
| 4.3 改善单基站CORS RTK测量精度的自适应滤波分析 |
| 4.3.1 滤波模型及滤波初值的确定 |
| 4.3.2 滤波数据处理及精度分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介及读研期间主要科研成果 |
（5）基于集合卡尔曼滤波的河网水情数据同化（论文提纲范文）
| 1 河网非线性动态系统的一般表述 |
| 2 集合卡尔曼滤波 |
| 3 模拟算例分析 |
| 4 实例应用 |
| 5 结论 |
（6）水动力学模型实时校正方法对比（论文提纲范文）
| 1 试验河段选择 |
| 2 实时校正理论与模型构建 |
| 2. 1 误差自回归校正理论 |
| 2. 2 KNN校正法原理 |
| 2. 3 Kalman滤波校正理论与模型构建 |
| 2. 3. 1 Kalman滤波校正法与水动力学模型耦合的实时校正模型构建 |
| 2. 3. 2 Kalman滤波模型参数设定 |
| 3 实时校正方法对比分析 |
| 4 结语 |
（7）基于卡尔曼滤波的大型河网水动力模型实时交替校正方法（论文提纲范文）
| 1 前言 |
| 2 单河道卡尔曼滤波分离变量实时交替校正方法 |
| 3 河网水动力模型实时交替校正的构建模式 |
| 4 交替实时校正方法在太湖流域洪水预报中的应用 |
| 4.1 试验河网概况 |
| 4.3 水位校正试验效果分析 |
| 4.3.1 水位校正的试验效果 |
| 4.3.2 水位校正的影响分析 |
| 4.4 流量校正试验效果分析 |
| 5 结论 |
（8）渭河下游径流预报模型及实时校正方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 问题的提出 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 流域水文模型的研究进展 |
| 1.2.2 实时校正方法的研究进展 |
| 1.3 主要研究内容和技术路线 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 总体思路及技术路线 |
| 第二章 渭河下游径流变化趋势分析 |
| 2.1 流域概况 |
| 2.1.1 流域地理位置 |
| 2.1.2 流域地形、地貌 |
| 2.1.3 流域水文气象 |
| 2.1.4 河流水系 |
| 2.2 流域降水的时空分布特点 |
| 2.3 径流趋势变化规律分析 |
| 2.3.1 斯波曼(Spearman)秩次相关检验法 |
| 2.3.2 Mane-Kendall秩次相关检验法 |
| 2.4 径流分配变化规律分析 |
| 2.4.1 径流的年际变化 |
| 2.4.2 径流的年内分配 |
| 2.5 华县站来水组成分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 渭河下游径流预报模型的构建及应用 |
| 3.1 径流预报方法 |
| 3.2 径流预报模型的构建 |
| 3.2.1 建模思路 |
| 3.2.2 模型结构 |
| 3.2.3 模型参数 |
| 3.2.4 河道汇流的分层马斯京根法 |
| 3.3 模型应用及结果分析 |
| 3.3.1 南山支流产汇流模型 |
| 3.3.2 渭河下游河道汇流模型 |
| 3.3.3 结果分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 径流预报实时校正方法研究 |
| 4.1 水文预报误差来源及实时校正方法 |
| 4.1.1 水文预报误差的来源 |
| 4.1.2 实时校正方法 |
| 4.2 实时校正模型的建立 |
| 4.3 基于衰减记忆最小二乘法的径流实时校正研究 |
| 4.3.1 衰减记忆最小二乘法原理 |
| 4.3.2 衰减记忆最小二乘法的应用 |
| 4.3.3 成果分析 |
| 4.4 基于卡尔曼滤波技术的径流实时校正研究 |
| 4.4.1 卡尔曼滤波技术原理 |
| 4.4.2 卡尔曼滤波技术的应用 |
| 4.4.3 成果分析 |
| 4.5 两种校正方法的比较 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（9）基于卡尔曼滤波技术的河道汇流实时校正（论文提纲范文）
| 1 河道汇流实时校正算法 |
| 1.1 一种确定噪声的实时统计方法 |
| 1.1.1 估计噪声的难点 |
| 1.1.2 本文提出的估计噪声协方差矩阵方法 |
| 1.2 算法步骤 |
| 2 实 例 验 证 |
| 2.1 三峡区间水文情况简介 |
| 2.2 验证结果 |
| 2.3 成果分析 |
| 3 结 语 |
（10）基于Kalman滤波的大坝监控统计模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 大坝安全监控统计模型研究概述 |
| 1.1.1 大坝安全监控统计模型研究的目的和意义 |
| 1.1.2 大坝安全监控统计模型研究进展 |
| 1.2 卡尔曼滤波技术概述 |
| 1.3 本文主要工作 |
| 2 常用统计建模方法概述 |
| 2.1 大坝监控统计模型 |
| 2.1.1 重力坝变形监控统计模型 |
| 2.1.2 土石坝变形监控统计模型 |
| 2.1.3 渗流监控统计模型 |
| 2.1.4 应力应变监控统计模型 |
| 2.1.5 小结 |
| 2.2 统计建模方法 |
| 2.2.1 多元线性回归分析 |
| 2.2.2 逐步回归方法 |
| 2.2.3 时间序列分析法 |
| 2.2.4 BP神经网络法 |
| 2.2.5 小波分析技术 |
| 2.2.6 灰色系统分析 |
| 2.2.7 Kalman滤波 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 Kalman 滤波回归统计模型 |
| 3.1 卡尔曼滤波基本理论 |
| 3.1.1 卡尔曼滤波理论基础 |
| 3.1.2 实用卡尔曼滤波技术研究概况 |
| 3.2 随机线性离散系统的Kalman滤波方程 |
| 3.3 基于 Kalman 滤波的渗流统计模型 |
| 3.3.1 统计模型及因子选择 |
| 3.3.2 回归模型及精度分析 |
| 3.3.3 Kalman滤波的渗流统计模型 |
| 3.3.4 大坝安全评价分析 |
| 3.4 基于Kalman滤波的应变统计模型 |
| 3.4.1 统计模型及因子选择 |
| 3.4.2 回归模型及精度分析 |
| 3.4.3 Kalman 滤波的应变统计模型 |
| 3.4.4 时效分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 小波多尺度 Kalman 滤波回归统计模型 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 小波变换理论基础 |
| 4.2.1 小波变换的定义 |
| 4.2.2 Mallat算法 |
| 4.2.3 Donoho去噪方法 |
| 4.3 小波多尺度卡尔曼滤波回归统计模型 |
| 4.3.1 小波去噪 |
| 4.3.2 小波多尺度卡尔曼滤波回归统计模型的建立 |
| 4.3.3 结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 BP神经网络与高阶非线性 Kalman 滤波在大坝安全监控模型中的联合应用 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 BP神经网络的基本理论 |
| 5.2.1 BP网络的拓扑结构 |
| 5.2.2 BP网络的学习算法 |
| 5.3 随机非线性离散系统扩展 Kalman 滤波 |
| 5.4 基于高阶非线性 Kalman 滤波的BP神经网络在线训练方法 |
| 5.4.1 基本原理 |
| 5.4.2 算例分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 研究成果 |
| 6.2 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 在校期间发表论文情况 |
四、卡尔曼半自适应滤波水位实时预报模型研究（论文参考文献）
- [1]多传感器欠观测系统信息融合自适应增量Kalman估值器[D]. 周晗. 黑龙江大学, 2021(09)
- [2]甘河加格达奇以上流域洪水预报实时校正方法研究[D]. 郎欣宇. 大连理工大学, 2021(01)
- [3]长江上游“20·8”洪水预报及预警实践[J]. 闫龙增,张娜,汤成友,王晓凤. 水利水电快报, 2021(01)
- [4]基于自适应卡尔曼滤波的开采沉陷地表移动变形数据处理及预报研究[D]. 陈长坤. 安徽理工大学, 2019(01)
- [5]基于集合卡尔曼滤波的河网水情数据同化[J]. 陈一帆,程伟平,钱镜林,徐庆华. 四川大学学报(工程科学版), 2014(04)
- [6]水动力学模型实时校正方法对比[J]. 刘开磊,姚成,李致家,阚光远,包红军. 河海大学学报(自然科学版), 2014(02)
- [7]基于卡尔曼滤波的大型河网水动力模型实时交替校正方法[J]. 李大勇,王济干,董增川,郭慧芳. 水动力学研究与进展A辑, 2010(03)
- [8]渭河下游径流预报模型及实时校正方法研究[D]. 陈妍. 河海大学, 2007(05)
- [9]基于卡尔曼滤波技术的河道汇流实时校正[J]. 王船海,白耀玲. 河海大学学报(自然科学版), 2007(02)
- [10]基于Kalman滤波的大坝监控统计模型研究[D]. 胡静. 西安理工大学, 2007(02)