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复杂水流条件下侧扫雷达流量在线监测精度提升研究
1
作者
蒋飞卿
陈宇飞
+4 位作者
朱易青
张志强
王蓓
嵇海祥
王赠安
《水文》
北大核心
2025年第1期22-29,共8页
侧扫雷达流量在线监测能够提高监测效率和质量、扩大监测范围和密度,但在水利工程影响等复杂水流条件下,其应用精度面临挑战。综合考虑各种流量影响因素,分别构建基于多元线性回归模型、机器学习最小绝对收缩和选择算子(LASSO)模型、深...
侧扫雷达流量在线监测能够提高监测效率和质量、扩大监测范围和密度,但在水利工程影响等复杂水流条件下,其应用精度面临挑战。综合考虑各种流量影响因素,分别构建基于多元线性回归模型、机器学习最小绝对收缩和选择算子(LASSO)模型、深度学习长短记忆网络(LSTM)模型的侧扫雷达流量在线监测精度提升方案,并进行比较分析。在允景洪水文站的应用表明:(1)三种推流方案均满足规范要求,可为允景洪水文站及类似受水利工程影响测站的侧扫雷达推流方案构建提供参考。(2)LASSO模型最优,较常规的多元回归模型精度提升了22.93%;多元回归模型精度略低于LASSO模型,但构建简单,适用于需要快速推流的情况;LSTM模型虽然复杂度最高,但精度却最低。研究结果可为侧扫雷达推流方案的改进和优化提供思路和方法。
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关键词
侧
扫雷
达
流
量
在线
监
测
复杂水
流
条件
推
流
方案
允景洪水文站
多元线性回归模型
LASSO模型
LSTM模型
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职称材料
多源数据嵌套式同化在水量监测精度提升中的应用
2
作者
蒋飞卿
牛智星
+3 位作者
朱易青
王蓓
周安辉
嵇海祥
《人民长江》
北大核心
2025年第1期81-87,124,共8页
数据融合同化可以实现多源观测数据和模型模拟的优势互补,提升监测精度与可靠性。澜沧江下游的水量变化对沿岸国家影响重大,但其水量监测面临着流域复杂、水利工程影响等诸多挑战。为提高水量监测的精度与效率,提出一种耦合水动力模拟...
数据融合同化可以实现多源观测数据和模型模拟的优势互补,提升监测精度与可靠性。澜沧江下游的水量变化对沿岸国家影响重大,但其水量监测面临着流域复杂、水利工程影响等诸多挑战。为提高水量监测的精度与效率,提出一种耦合水动力模拟的多源数据嵌套式融合同化方法。首先利用人工实测数据构建基于机器学习LASSO模型的侧扫雷达精度提升方案,在此基础上构建河道水动力数值模拟模型,并利用提升后的侧扫雷达监测流速优化水动力模型参数,形成多层级多源数据的嵌套式融合同化,提高水量模拟精度的同时,将点观测数据扩展到全河道,扩展水量要素的获取范围,最后在澜沧江允景洪站进行应用验证。结果表明:基于机器学习LASSO模型的精度提升方案,使侧扫雷达在线监测系统的精度较常规方法提升22.93%;多层级多源数据的嵌套式融合同化模式有效提升了断面流量的模拟精度,验证期相关系数为0.935,并获取了建模河道内任意点的水位、流量、流速等水文要素数据。研究成果可为澜沧江水量监测提供技术支撑。
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关键词
多源数据
数据同化
水量监
测
机器学习LASSO模型
水动力模型
侧扫雷达在线测流系统
澜沧江
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职称材料
题名
复杂水流条件下侧扫雷达流量在线监测精度提升研究
1
作者
蒋飞卿
陈宇飞
朱易青
张志强
王蓓
嵇海祥
王赠安
机构
水利部南京水利水文自动化研究所
江苏南水科技有限公司
水利部水文水资源监控工程技术研究中心
江苏省溧阳市江南工程检测有限公司
北京市密云水库管理处
云南省水文水资源局西双版纳分局
江苏宁沪高速公路股份有限公司
出处
《水文》
北大核心
2025年第1期22-29,共8页
基金
国家重点研发计划项目(2023YFC3006700)
国家自然科学基金重大研究计划重点支持项目(92047203)
水利部重大科技项目(SKS-2022045)。
文摘
侧扫雷达流量在线监测能够提高监测效率和质量、扩大监测范围和密度,但在水利工程影响等复杂水流条件下,其应用精度面临挑战。综合考虑各种流量影响因素,分别构建基于多元线性回归模型、机器学习最小绝对收缩和选择算子(LASSO)模型、深度学习长短记忆网络(LSTM)模型的侧扫雷达流量在线监测精度提升方案,并进行比较分析。在允景洪水文站的应用表明:(1)三种推流方案均满足规范要求,可为允景洪水文站及类似受水利工程影响测站的侧扫雷达推流方案构建提供参考。(2)LASSO模型最优,较常规的多元回归模型精度提升了22.93%;多元回归模型精度略低于LASSO模型,但构建简单,适用于需要快速推流的情况;LSTM模型虽然复杂度最高,但精度却最低。研究结果可为侧扫雷达推流方案的改进和优化提供思路和方法。
关键词
侧
扫雷
达
流
量
在线
监
测
复杂水
流
条件
推
流
方案
允景洪水文站
多元线性回归模型
LASSO模型
LSTM模型
Keywords
side-scan radar online monitoring system
complex water conditions
flow calculation scheme
Yunjinghong Hydrological Station
multiple linear regression model
LASSO model
LSTM model
分类号
P332 [天文地球—水文科学]
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职称材料
题名
多源数据嵌套式同化在水量监测精度提升中的应用
2
作者
蒋飞卿
牛智星
朱易青
王蓓
周安辉
嵇海祥
机构
水利部南京水利水文自动化研究所
江苏南水科技有限公司
水利部水文水资源监控工程技术研究中心
江苏省溧阳市江南工程检测有限公司
云南省水文水资源局西双版纳分局
出处
《人民长江》
北大核心
2025年第1期81-87,124,共8页
基金
国家重点研发计划项目“山洪灾害风险防控区划与全过程监测防范关键技术”(2023YFC3006700)
水利部水利科技项目“基于数据同化方法提高澜沧江允景洪站水量监测精度的技术研究”(2023-117)
+1 种基金
国家自然科学基金重大研究计划项目“西南河流源区水文-环境多过程的立体感知及演变研究”(92047203)
水利部南京水利水文自动化研究所科研项目“雷达波测流数据降噪及流量计算优化技术研究”(YJZS0624003)。
文摘
数据融合同化可以实现多源观测数据和模型模拟的优势互补,提升监测精度与可靠性。澜沧江下游的水量变化对沿岸国家影响重大,但其水量监测面临着流域复杂、水利工程影响等诸多挑战。为提高水量监测的精度与效率,提出一种耦合水动力模拟的多源数据嵌套式融合同化方法。首先利用人工实测数据构建基于机器学习LASSO模型的侧扫雷达精度提升方案,在此基础上构建河道水动力数值模拟模型,并利用提升后的侧扫雷达监测流速优化水动力模型参数,形成多层级多源数据的嵌套式融合同化,提高水量模拟精度的同时,将点观测数据扩展到全河道,扩展水量要素的获取范围,最后在澜沧江允景洪站进行应用验证。结果表明:基于机器学习LASSO模型的精度提升方案,使侧扫雷达在线监测系统的精度较常规方法提升22.93%;多层级多源数据的嵌套式融合同化模式有效提升了断面流量的模拟精度,验证期相关系数为0.935,并获取了建模河道内任意点的水位、流量、流速等水文要素数据。研究成果可为澜沧江水量监测提供技术支撑。
关键词
多源数据
数据同化
水量监
测
机器学习LASSO模型
水动力模型
侧扫雷达在线测流系统
澜沧江
Keywords
multi-source data
data assimilation
water quantity monitoring
machine learning LASSO model
hydrodynamic model
side-scan radar online flow measurement system
Lancang River
分类号
TV11 [水利工程—水文学及水资源]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
复杂水流条件下侧扫雷达流量在线监测精度提升研究
蒋飞卿
陈宇飞
朱易青
张志强
王蓓
嵇海祥
王赠安
《水文》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
多源数据嵌套式同化在水量监测精度提升中的应用
蒋飞卿
牛智星
朱易青
王蓓
周安辉
嵇海祥
《人民长江》
北大核心
2025
0
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职称材料
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