接收与处理分离的实时大数据处理模型

在大数据处理过程中，系统必须有非常高的数据处理效率。为了满足对大数据实时、高效、稳定处理的需求，提出了一种接收与处理分离的数据处理模型。该数据处理模型由数据接收单元、内存数据库、原始数据分发单元、数据处理单元、处理数据分发单元、数据归并单元组成。接收单元负责接收、整合结构化数据与非结构化数据，把每条完整的数据放入内存数据库中；分发单元从内存数据库中检测获取数据，按照海量数据负载均衡算法把数据分发到数据处理单元；数据处理单元处理数据，处理结果放入内存数据库；处理数据分发单元继续从内存数据库中获取处理后的数据，并按照海量数据负载均衡算法把数据分发给数据归并单元。

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确定性水文预报模型的实时校正

正 近二十年来,确定性水文预报模型发展很快,并且已经具备了一定的实用水平。然而,随着水文自动测报系统的建立,已经能够使人们在作业预报中源源不断地获得最新的信息。因此,在洪水预报中也应当充分利用这一新的有利条件,借助于必要数学手段,在现有确定性模型的基础上,使模型具备实时校正能力,这就是我们开展这项研究工作的问题所在。现就实时校正模型的建立及应用等分别介绍如下。在研究工作中,选用了三水源新安江模

非线性马斯京根模型参数率定的新方法

本文在分析经典二进制遗传算法 不足之处的基础上提出一种改进的混合遗传算法 (MGA) ,用于对非线性马斯京根模型参数的估计 .同其它算法相比显示出求解精度高而且收敛速度快的特点 .通过具体仿真计算验证了该方法的正确性 ,从而为准确估计非线性马斯京根模型参数提供了一种十分有效的方法

基于并行遗传算法的新安江模型参数优化率定方法

本文结合新安江模型参数的特点,以洪峰流量、峰现时间和洪水总量的合格率为评价目标,定义了评价洪水性能目标的模糊合格率,提出了新安江模型参数率定的并行遗传算法,并在微机集群环境下,利用JAVA语言进行了算法编程。串行和并行遗传算法计算结果的比较表明,本文提出的并行遗传算法可以大大缩短优化过程的时间,得到较为稳定的模型参数。

河道洪水预报实时校正理论与方法研究

动态模拟的思维模式下，采用卡尔曼滤波技术和糙率自动校正两种途径，对水力学模型实时校正方法进行了研究。两种途径都取得了明显改进短时段洪水预报精度的效果。 对于卡尔曼滤波技术，当采用观测变量作为状态向量时，由于状态向量与观测向量完全同形，故这一结构制约了校正的空间和弹性，使提高预报精度的幅度受到了限制；当采用糙率作为状态向量时，状态空间方程采用随机游动型，观测向量采用实测水位和流量，由于此时观测方程为状态向量的复杂隐函数，为此导出了显式、隐式差分格式条件下的显式表达方式

基于自回归模型的分布式水文模型预报校正

以清江水布垭上游流域为研究对象,利用1 km×1 km精度的数字高程模型(DEM)提取流域特征信息,采用基于DEM的分布式水文模型(DDRM)对清江流域进行降雨-径流模拟。由于分布式水文模型所需资料在目前的技术水平下难以完全满足或者建模理论不完善等原因,其在水文预报中的应用效果还不太理想。因此,本文建立了自回归模型尝试对DDRM模型的模拟结果进行降雨-径流的实时校正。利用Nash-Sutcliffe效率系数、径流深相对误差等方面对校正前后的模拟结果进行比较分析,结果表明:在DDRM模型的基础上采用自回归模型对误差进行校正提高了预报精度,能在一定程度上弥补分布式水文模型在实际应用中由于资料不足等原因而带来的精度下降的问题。

南京毛竹林小流域SCS-CN方法初损率λ取值研究

我国是一个水土流失问题相对严重的国家,降雨径流是土壤侵蚀发生的动力,较准确的计算径流量是估算水土流失和水土保持效益评价的关键。SCS-CN模型是美国农业部开发的,用来计算降雨形成的地表径流量的经验模型,由于其简单、高效的优点被广泛运用于不同地区不同立地径流量的计算中。初损率是SCS-CN方法进行流域地表径流预报的基础输入参数之一,影响着径流模拟精度。本文研究确定南京毛竹林小流域初损率取值,为SCS-CN模型在该地区的适用性提供参考。根据毛竹林小流域径流场实测降雨径流资料,采用渐近线法确定CN值,得出λ变化区间,并选取10场降雨资料对参数λ进行率定,使用相关系数R,模型效率系数E,合格率对参数λ进行评价,得出λ=0.25,0.3,0.35相对较好,三者相关系数分别为0.58,0.54,0.49,模型效率系数分别为-9.42,-5.86,-3.14,合格率分别为77.80%,88.90%,77.80%。综合分析,得出λ取0.3在本流域相对较适合,又选取该流域10场降雨资料做模拟径流比对。结果显示：相对于模型理论值λ=0.2时的模拟效果,在该流域λ=0.3时模拟值更加接近实测值,数模型效率系数E由-16.77提升到-1.03,精度大大提高,所以率定λ=0.3为该流域最适初损率。