尚晓三
- 作品数：9 被引量：44H指数：5
- 供职机构：南京大学环境学院水科学系更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金水利部公益性行业科研专项更多>>
- 相关领域：水利工程天文地球更多>>
- 考虑不定量历史洪水的水文频率参数贝叶斯估计
- 2015年
- 历史洪水能够有效提高洪水频率分析结果精度和可靠性。在实际应用中,部分历史洪水难以定量,常用的确定性方法对此类资料难以得到有效利用,影响到洪水频率分析结果的可靠性。本次研究将最大似然估计和叶斯方法耦合起来,进行考虑不定量历史洪水信息的洪水频率分析,分别以模拟和实测序列加以验证,相比传统确定性方法,该方法不仅可有效利用不定量历史洪水信息,还可提高洪水频率分析成果的精度。
- 尚晓三王栋
- 关键词：贝叶斯方法最大似然估计
- 基于样本熵理论的自适应小波消噪分析方法被引量：8
- 2011年
- 小波消噪方法的核心问题是阈值的选择及确定。依据样本熵的特性,将样本熵与小波分析方法耦合起来,提出了一种自适应确定阈值的小波消噪分析方法。该方法计算了不同阈值对应噪声序列的样本熵值,得到阈值与样本熵值之间的关系曲线,当样本熵值达到最大时,此时阈值为所求阈值。通过算例加以验证分析,结果表明,自适应小波消噪分析方法能较好地实现水文序列的信噪分离,其消噪结果符合序列本身的特性及评价指标的要求,这为合理确定阈值提供了一种新的途径和方法。
- 尚晓三王式成王振龙王栋
- 关键词：小波分析消噪水文时间序列
- 两种不同类型的水文模型在贵州典型岩溶地区的应用被引量：6
- 2009年
- 本文建立了两种不同类型的水文模型以研究岩溶地区特殊的产汇流过程.一种是将人工神经网络应用到岩溶地区,采用成因分析法和自相关分析法确定模型的输入变量,进而建立了Back-propagation(BP)神经网络岩溶水文模型.另一种是根据系统理论方法,建立起概念性岩溶水文模型,并采用遗传算法率定模型参数,进而建立了基于遗传算法率定参数的概念性岩溶水文模型.以贵州普定后寨河流为例,将后寨测站不同时段水文资料对这两种模型进行了检验,并分析比较了两种模型在岩溶地区的适用性.研究结果表明,这两种模型均能模拟及预报岩溶地区产汇流过程;按照相对误差RE、互相关系数R和确定性系数QR这3个指标,所建的BP神经网络岩溶水文模型优于基于遗传算法率定参数的概念性岩溶水文模型.
- 尚晓三王栋
- 关键词：岩溶地区遗传算法BP神经网络
- 考虑洪水过程随机性的多维联合设计洪水风险分析被引量：1
- 2022年
- 设计洪水是水利工程规划设计的重要工作,为工程规模确定和风险管理提供依据.针对传统单变量同频率和同倍比方法的局限性,以分层Archimedean Copulas函数为基础,构建了考虑整个洪水过程特性的多维联合设计洪水风险分析模型.以多变量联合重现期为防洪标准,采用蒙特卡洛与Copula函数相结合的方法随机模拟洪峰和不同历时的洪量的设计洪水组合,以实测典型洪水过程为依据,采用变倍比法放大洪水过程,得到设计标准对应的洪水过程线.以长江流域某水库为例,分析研究校核洪水位存在的风险.相对于传统同频率和同倍比计算方法,多维联合设计洪水风险分析模型充分考虑了洪水事件的随机性,以及整个洪水过程变量之间的相关性,为水库设计与安全运行提供参考.
- 尚晓三王栋王栋曾献奎
- 关键词：洪水频率分析风险分析
- 考虑历史洪水不确定性的峰量联合频率分析被引量：7
- 2021年
- 洪水事件一般具有多个特征属性,多变量联合分析可以全面分析洪水过程的统计特征。本文依据Copula函数,建立考虑定量和非定量历史洪水的不连续序列峰量联合洪水频率分析模型,选用遗传算法对模型参数进行寻优,并采用最可能组合法和同频率组合法计算不同重现期设计洪水,通过变化置信区间分析历史洪水不确定性变化对参数估计与设计洪水的影响。以长江干流宜昌水文站为研究案例,结果表明,将历史洪水考虑为不定量时,其参数估计结果更为合理,更符合洪峰和时段洪量之间的关系。设计洪水值随着历史洪水置信区间的增加而降低,并随着重现期的增加,下降幅度更大。
- 尚晓三王栋王栋
- 关键词：COPULA函数洪水频率分析遗传算法历史洪水
- 贵州典型岩溶流域日降雨径流过程模拟研究被引量：6
- 2009年
- 以蓄满产流方式描述岩溶地区的产流过程,采用稳定入渗法划分径流,将非线性水箱模型用于模拟单元流域的调蓄过程,以遗传算法为基础率定模型参数,建立了基于遗传算法率定参数的概念性岩溶水文模型,并以贵州普定后寨河流域为例,采用流域内老黑潭、六谷、后寨测站的水文资料对所建模型进行检验,以相对误差、互相关系数和确定性系数来评定模型。结果表明,本模型预报结果的相对误差均小于±10%,互相关系数均大于0.80,确定性系数均大于或等于0.70,说明所构建的模型能够模拟及预报岩溶地区的降雨径流过程。
- 尚晓三王栋
- 关键词：遗传算法
- 基于贝叶斯理论的水文频率参数估计不确定性分析——以P-Ⅲ型分布为例被引量：15
- 2011年
- 水文序列受到多重不确定性因素的影响,直接关系到水文频率参数估计结果的精度及可靠性.本文将贝叶斯方法与适线法耦合起来,用于分析水文频率参数估计结果的不确定性,采用基于自适应采样算法的马尔科夫链蒙特卡洛方法(AM-MCMC)求解贝叶斯公式,以P-Ⅲ型分布为例,通过实测序列加以验证,从不确定性角度定量分析了序列长度和历史洪水信息对参数估计结果的影响.将贝叶斯方法估计结果与几种常用方法所得结果进行了对比,相比于传统的确定性方法,贝叶斯方法不仅能应用于P-Ⅲ型分布的参数估计而且可对结果进行不确定性分析,从而可进一步提高水文分析计算的可靠性.
- 尚晓三王振龙王栋
- 关键词：贝叶斯方法参数估计
- 基于遗传算法率定参数的岩溶水文模型的应用与研究——以贵州普定后寨河流域为例
- 本文依据岩溶地区产汇流过程的特点，采用蓄满产流方武描述岩溶地区的产流过程;根据湿润地区的研究经验，采用稳定入渗法划分径流过程;将改进水箱模型用于模拟单元流域的调蓄过程，并采用遗传算法率定和优化模型的参数，进而建立了基于遗...
- 尚晓三王栋
- 关键词：岩溶地区流域分析水文模型遗传算法
- 文献传递
- 考虑历史洪水不确定性的多维联合洪水频率分析被引量：2
- 2022年
- 洪水过程由多个特征变量组成,各变量之间存在正相关性,应进行多变量联合分析。但随着变量的增多,在相同样本条件下,多维联合分布具有更大的抽样不确定性。将历史洪水纳入多维联合频率分析,以提升各特征变量边缘分布和Copula函数相关性参数的准确性。以分层Archimedean Copulas函数为基础,构建了考虑历史洪水不确定性的多维联合洪水频率分析层次模型,将多维联合分布分解成为若干个二维Copula函数的多级层叠形式,并结合极大似然法,选用遗传算法求解特征变量边缘分布及各层Copula函数的相关性参数。长江流域宜昌站的应用结果表明,考虑历史洪水不确定性的多维联合洪水频率分析层次模型能够完整地描述整个洪水过程,考虑洪水过程特征变量之间的相关性,也能够有效利用历史洪水,改善样本的代表性,Copula函数的相关性参数符合实测序列峰量之间的相关关系。
- 尚晓三王栋
- 关键词：历史洪水不确定性洪水频率分析
