水利部黄河泥沙重点实验室开放基金(2012005)
- 作品数：4 被引量：20H指数：3
- 相关作者：刘明堂张成才田壮壮刘雪梅江恩惠更多>>
- 相关机构：华北水利水电大学郑州大学黄河水利科学研究院更多>>
- 发文基金：水利部黄河泥沙重点实验室开放基金河南省高校科技创新团队支持计划国家科技重大专项更多>>
- 相关领域：水利工程天文地球环境科学与工程更多>>
- 基于物联网的黄河含沙量数据融合技术研究被引量：4
- 2012年
- 针对黄河流域含沙量检测的实际要求,研究了多传感器数据融合技术,尤其是多元线性回归分析的数据融合技术,建立了基于物联网的黄河含沙量在线检测系统。系统将分散在物联网上的水温、深度和流速等传感器集成起来,综合考虑环境因素来测量黄河流域上的含沙量。试验结果表明,利用分布在物联网上的多传感器进行信息采集,并进行数据融合处理,能减小因环境因素带来的误差,提高含沙量检测的精度,增强系统的稳定性。
- 刘明堂司孝平
- 关键词：物联网多传感器数据融合多元线性回归
- 基于RBF神经网络的黄河含沙量测量数据融合研究被引量：8
- 2015年
- 针对黄河含沙量高、泥沙时空分布不均和环境变化显著等特点,提出了采用电容式差压法来测量黄河含沙量,建立了基于RBF神经网络的含沙量测量的数学模型。将含沙量信息值与温度、深度和流速值作为RBF网络的输入,进行含沙量测量的反演和误差分析。试验结果表明,基于RBF的数据融合方法能够有效地消除环境影响,提高系统测量的精度和稳定性。
- 刘明堂张成才田壮壮刘雪梅江恩惠李黎
- 关键词：数据融合神经网络
- 基于非线性数据融合的冰层厚度自动测量应用研究被引量：1
- 2014年
- 为解决黄河冰层厚度测量的误差大、精度低等问题,设计了一套针对黄河冰情特点的钻式冰层厚度自动测量系统,并研究了基于径向基神经网络的非线性数据融合处理技术.该测量系统首先通过电机(或破冰机)推动钻头在冰上钻孔,用压力传感器来判断钻孔动作的开始和停止;同时用钻头来带动编码器旋转,进行脉冲计数;当钻孔动作结束后,用钻头钻行速度和启停时间来计算冰层厚度,同时也通过编码器脉冲计数值来计算冰层厚度;最后以高斯基函数建立二元径向基的数学模型,将启停时间和脉冲计数值进行融合处理,得出冰厚测量结果.测量结果可在现场显示,也可通过GPRS无线传输到观测站.该测量系统不仅减少了人工操作带来的误差,而且克服了黄河水中杂质多、含沙量大等因素的影响,提高了系统的测量精度和稳定性,较适合在黄河及黄河流域库区冰厚测量进行推广使用.
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- 关键词：冰层厚度自动测量径向基神经网络
- 基于Kalman-BP协同融合模型的含沙量测量被引量：9
- 2016年
- 针对黄河含沙量测量易受环境因素影响而导致测量结果不准确的问题,提出基于卡尔曼和BP神经网络(Kalman-BP)的协同融合模型,将含沙量、水温和流速等传感器输出值经过卡尔曼滤波器进行滤波处理;然后经BP神经网络模型对含沙量信息和环境量信息进行多传感器数据融合;最后建立了含沙量测量的反演模型.为了比较Kalman-BP神经网络的协同处理方法的融合效果,在相同环境下还进行了一元线性回归模型和多元线性回归模型的含沙量数据处理,并进行了误差分析比较.实验结果表明,Kalman-BP神经网络协同融合模型的测量误差较小,提高了含沙量测量系统的精度.
- 刘明堂田壮壮齐慧勤张成才刘雪梅
- 关键词：卡尔曼滤波BP神经网络
