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基于多源预报残差的卡尔曼滤波校正技术
1
作者
金桂中
陈国灿
+2 位作者
赵兰兰
石朋
周玉良
《河海大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期1-4,共4页
为充分利用实测水位流量序列所蕴含的信息,挖掘实测水位流量数据对洪水预报结果的实时在线校正作用以提高洪水预报精度,提出了一种基于多源预报残差的卡尔曼滤波校正技术,该技术采用基于水文要素观测值的涨落差法和残差自回归模型构建...
为充分利用实测水位流量序列所蕴含的信息,挖掘实测水位流量数据对洪水预报结果的实时在线校正作用以提高洪水预报精度,提出了一种基于多源预报残差的卡尔曼滤波校正技术,该技术采用基于水文要素观测值的涨落差法和残差自回归模型构建多源误差信息源,利用卡尔曼滤波技术进行多源误差序列融合来对洪水预报结果进行实时校正。浙江钱塘江流域实测资料验证结果表明:基于多源预报残差的卡尔曼滤波校正技术能够显著降低预报模型的流量模拟误差,平均相对误差减小超过10%。
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关键词
多源误差融合校正
洪水预报
卡尔曼滤波
误差自回归模型
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职称材料
题名
基于多源预报残差的卡尔曼滤波校正技术
1
作者
金桂中
陈国灿
赵兰兰
石朋
周玉良
机构
浙江省
绍兴市
上虞区
水利局
浙江省绍兴市上虞区水文站
水利部信息中心
河海大学
水文
水资源学院
合肥工业大学土木与水利工程学院
出处
《河海大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期1-4,共4页
基金
国家自然科学基金项目(52179011)。
文摘
为充分利用实测水位流量序列所蕴含的信息,挖掘实测水位流量数据对洪水预报结果的实时在线校正作用以提高洪水预报精度,提出了一种基于多源预报残差的卡尔曼滤波校正技术,该技术采用基于水文要素观测值的涨落差法和残差自回归模型构建多源误差信息源,利用卡尔曼滤波技术进行多源误差序列融合来对洪水预报结果进行实时校正。浙江钱塘江流域实测资料验证结果表明:基于多源预报残差的卡尔曼滤波校正技术能够显著降低预报模型的流量模拟误差,平均相对误差减小超过10%。
关键词
多源误差融合校正
洪水预报
卡尔曼滤波
误差自回归模型
Keywords
multi-source error fusion correction
flood forecasting
Kalman filtering
autoregressive model of error
分类号
P338 [天文地球—水文科学]
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作者
出处
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1
基于多源预报残差的卡尔曼滤波校正技术
金桂中
陈国灿
赵兰兰
石朋
周玉良
《河海大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2024
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