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非一致性条件下黄浦江潮位频率分析
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作者 李琪 胡义明 《水文》 北大核心 2025年第6期107-112,共6页
黄浦江上游控制站米市渡站受上游来水、人类活动和下游风暴潮等要素综合影响,其年最高潮位呈现非一致性变化,导致设计潮位计算困难。通过趋势性和跳跃性分析方法对米市渡站年最高潮位系列进行一致性分析,并结合流域工况信息,综合确定其... 黄浦江上游控制站米市渡站受上游来水、人类活动和下游风暴潮等要素综合影响,其年最高潮位呈现非一致性变化,导致设计潮位计算困难。通过趋势性和跳跃性分析方法对米市渡站年最高潮位系列进行一致性分析,并结合流域工况信息,综合确定其变异性特征;采用还现重构方法和参证站方法对非一致性年最高潮位进行一致性修正,并对比分析了两种不同方法的修正效果;在此基础上,确定了非一致性潮位系列的适宜修正方法,并据此推求了不同重现期对应的设计潮位值。研究结果表明,米市渡站年最高潮位呈现“平稳-显著增加-平稳”的变化特征;相较于参证站方法,经还现重构方法进行一致性修正后的系列更加可靠;基于一致性修正后的系列分析计算得到的设计潮位值更符合当前的水情形势,其中1000 a和100 a重现期的设计潮位值分别为4.81 m和4.58 m。 展开更多
关键词 一致性检验 还现重构方法 参证站方法 设计潮位 米市渡站
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基于LightGBM算法的潮位预报修正研究 被引量:3
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作者 方辰 黄海龙 +2 位作者 甘敏 储鏖 杨章锋 《水道港口》 2023年第1期31-38,共8页
潮汐预报在数学上属于回归预测,是人工智能算法的经典应用领域之一。文章以上海米市渡站点为例,提出了采用LightGBM算法修正调和分析T_TIDE模型预报潮位的方法。以T_TIDE模型的预报误差序列作为LightGBM算法的输入层参数,训练得到的Ligh... 潮汐预报在数学上属于回归预测,是人工智能算法的经典应用领域之一。文章以上海米市渡站点为例,提出了采用LightGBM算法修正调和分析T_TIDE模型预报潮位的方法。以T_TIDE模型的预报误差序列作为LightGBM算法的输入层参数,训练得到的LightGBM模型可有效预测T_TIDE模型后续的短期(48 h内)预报误差,从而对T_TIDE模型的潮位预报结果进行短期修正。米市渡站测试结果表明,构建的LightGBM模型能将T_TIDE模型的24 h和48 h预报均方根误差分别降低至0.10 m和0.12 m,相应的±0.30 m合格率都提升至95%以上。但是,LightGBM算法在台风期间对T_TIDE模型的预报结果存在误修正,台风期间的潮位预报修正有待进一步研究。 展开更多
关键词 潮汐 机器学习 调和分析 LightGBM T_TIDE 米市渡
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米市渡站最低潮位的非一致性频率分析 被引量:3
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作者 瞿宁玲 王安琪 +1 位作者 陈元芳 顾圣华 《水电能源科学》 北大核心 2018年第10期34-38,共5页
基于Lee-Heghinian法、有序聚类检验等5种突变检验方法和线性趋势相关系数法、Spearman秩次相关检验和Kendall秩次相关检验3种趋势检验方法对黄浦江上游米市渡站47年(1969~2015年)年最低潮位序列进行变异诊断,运用水文序列分解合成方法... 基于Lee-Heghinian法、有序聚类检验等5种突变检验方法和线性趋势相关系数法、Spearman秩次相关检验和Kendall秩次相关检验3种趋势检验方法对黄浦江上游米市渡站47年(1969~2015年)年最低潮位序列进行变异诊断,运用水文序列分解合成方法对序列进行去趋势处理,在混合分布思想的基础上利用模拟退火法对处理后新序列进行频率分析,并对比修正前后序列不同重现期潮位设计值。结果表明,米市渡站年最低潮位不仅有显著的抬升趋势,还在1999年发生突变。相比于不考虑变异情况的潮位设计值,考虑变异情况的混合分布频率曲线和经验点据的拟合更优,且相同频率下的潮位设计值均小于前者,从而为黄浦江沿岸水利工程设计和运行管理提供了参考。 展开更多
关键词 趋势检验 混合分布 设计低潮位 米市渡站 频率计算
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