申请/专利权人：长江水利委员会长江科学院

申请日：2019-05-13

公开（公告）日：2022-12-02

公开（公告）号：CN109992929B

主分类号：G06F30/20

分类号：G06F30/20

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2022.12.02#授权;2019.08.02#实质审查的生效;2019.07.09#公开

摘要：本发明提供一种基于数值逼近的梯级恒定水沙过程概化方法，主要包括：概化参照变量的选取、复杂过程的数值逼近方法、不同控制参数的数值概化。水沙过程的概化参照变量可以是流量、含沙量或者输沙率，本发明同时对三者分别进行概化，最后通过结果比选来确定最合理的概化参照变量。本发明将复杂的长时间过程分解为不同的短时间过程段，采用线性函数来进行逼近，所产生的误差可以有量化的表征和控制参数的限定。本发明可针对不同控制参数变量误差限值和总时段数进行数值逼近概化，相对传统的以人工为主的概化方法，本发明对水沙过程的概化更为合理，精度和效率大为提高，可广泛应用于河流模拟中对水沙过程的梯级概化处理。

主权项：1.一种基于数值逼近的梯级恒定水沙过程概化方法，包括如下步骤：步骤一、输入非恒定水沙过程数据；步骤二、选择梯级划分的参照变量，所述参照变量为流量、含沙量和输沙率中的一种；步骤三、指定划分方式，所述划分方式为不指定总时段数或指定总时段数中的一种；步骤四、当指定划分方式为不指定总时段数时，根据控制变量误差概化的计算流程，自动对步骤二选择的参照变量进行概化计算，得到概化的总时段数T；当划分方式为指定总时段数时，按照控制总时段数概化的计算流程，自动对步骤二选择的参照变量进行概化计算，得到指定目标总时段数Tm的概化结果；步骤五、变换参照变量，按照步骤三和步骤四重新变换后的参照变量进行概化,并计算以上各个参照变量概化的整体误差Ek： 式中，k表示不同的变量序号，Fx为逼近函数，fx为变量实际过程曲线，i为概化前水沙过程时段序号；步骤六、对不同参照变量的整体误差Ek进行比较，选取Ek最小的参照变量作为推荐的参照变量,从而得到最为合理的概化结果。

全文数据：一种基于数值逼近的梯级恒定水沙过程概化方法技术领域本发明涉及河流模拟领域，具体是一种基于数值逼近的梯级恒定水沙过程概化方法。背景技术在河流泥沙与河床演变科学研究之中，物理模型和数学模型是两个重要的研究手段。通常情况下，天然水沙过程为非恒定流过程，在泥沙物理模型试验中，河道进口流量与含沙量不宜频繁变化，往往需要概化为梯级恒定过程，以便于模型的操控；在泥沙数学模型计算中，泥沙冲淤的计算可以取较大的时间步长如几天，因此也有必要将非恒定水沙过程概化为梯级恒定过程，以大幅减少计算工作量，节省计算时间。然而，目前对非恒定水沙过程的梯级恒定流概化一般采用人工方法，存在如下的问题和缺点：1概化的精度不高目前对天然非恒定水沙过程的梯级恒定流概化一般采用人工的方法，即首先利用电子表格，通过人为判断，对相差不大的日均流量合并到一起，然后进行算术平均计算后作为恒定流量级，如此类推，得到全过程的梯级恒定流。存在的问题是，受个人经验的差异和主观判断的影响，往往对水沙过程概化的失真较大。2概化的效率较低对于长系列的河流泥沙模拟，往往需要对较长时间系列的水沙过程进行概化如几十年，采用上述的人工方法，往往需耗费大量的时间，工作量大且效果有时还不太理想。3概化的合理性不确定水沙过程的概化一般需要指定一个参照变量，可以是流量、含沙量或者输沙率，针对不同的情况，参照变量的选择往往不一样。同样由于人工方法受制于经验丰富程度，对参照变量的选择存在较大差异，又因为人工概化本身耗时耗力，往往缺乏不同参照变量概化合理性的对比。因此，发明一种高效率、高精度、自动化的天然水沙过程梯级恒定流概化方法是非常必要的。发明内容本发明提供一种基于数值逼近的天然水沙过程梯级恒定流自动概化方法，通过多参照变量的概化、复杂水沙过程的数值逼近、不同控制参数的数值概化以及最优概化的判断，可提高概化的合理性、提高概化精度以及概化效率。一种基于数值逼近的梯级恒定水沙过程概化方法，包括如下步骤：步骤一、输入非恒定水沙过程数据；步骤二、选择梯级划分的参照变量，所述参照变量为流量、含沙量和输沙率中的一种；步骤三、指定划分方式，所述划分方式为不指定总时段数或指定总时段数中的一种；步骤四、当指定划分方式为不指定总时段数时，根据控制变量误差概化的计算流程，自动对步骤二选择的参照变量进行概化计算，得到概化的总时段数T；当划分方式为指定总时段数时，按照控制总时段数概化的计算流程，自动对步骤二选择的参照变量进行概化计算，得到指定目标总时段数Tm的概化结果；步骤五、变换参照变量，按照步骤三和步骤四重新变换后的参照变量进行概化，并计算以上各个参照变量概化的整体误差Ek：式中，k表示不同的变量序号，Fx为逼近函数，fx为变量实际过程曲线，i为概化前水沙过程时段序号；步骤六、对不同参照变量的整体误差Ek进行比较，选取Ek最小的参照变量作为推荐的参照变量，从而得到最为合理的概化结果。进一步的，步骤四中根据控制变量误差概化的计算流程，自动对步骤二选择的参照变量进行概化计算，得到概化的总时段数T，即“控制变量误差概化”具体步骤为：1设定变量误差限值，所述变量误差限值包括一般误差δ和最大误差δmax，定义一维数组，存储水沙过程参照变量V；2增加一维数组中变量元素的个数，计算数组中变量元素的算术平均值C，作为先行逼近函数Fx＝C，计算数组中各变量元素与该平均值的误差εi＝lFxi-fxi|，其中Fx为逼近函数，而fx为变量实际过程曲线，i为概化前水沙过程时段序号；3进行误差判断，若误差小于给定误差限值，即εj＜δ且εmax＜δmax，则继续增加一维数组中变量元素个数，若误差大于给定误差限值，即εi＞δ或εmax＞δmax，则保存上一次的平均值作为逼近函数值Fx，清空数组并进行下一个梯级计算，直到全部时段计算结束，得到概化后的总时段数T。进一步的，步骤四中按照控制总时段数概化的计算流程，自动对步骤二选择的参照变量进行概化计算，得到指定目标总时段数Tm的概化结果，即“控制总时段数概化”具体步骤为：1设定变量初始误差限值δ，同时设定目标总时段数Tm；2按照等步长适当增加变量误差限值δ；3根据当前误差限值，按照所述控制变量误差概化计算流程，计算得到概化后的总时段数T；4判断总时段数是否达到目标总时段数Tm，若达到，则保存结果并结束计算；若没有达到，则回到第2步，继续按照等步长增加或减少变量误差限值，直到得到的总时段数等于或非常接近于指定的目标总时段数；5若总时段数刚好等于指定的目标总时段数时，即T＝Tm，则跳出循环并输出结果，若总时段数非常接近又不等于指定的目标总时段数，则对某梯级恒定流进行组合或拆分，使其等于指定的目标总时段数Tm即可。进一步的，一般误差取δ＝10％，最大误差取δmax＝20％。本发明具有如下有益效果：1、基于多参照变量的概化比选，提高了概化的合理性。本发明同时对水沙过程概化可能选取的参照变量流量、含沙量或输沙率进行概化，最后根据整体误差最小化原则，来比选确定最优的概化参照变量，这样能提高概化的合理性，避免人工概化的判断失误。2、采用质量与数量双控的概化方法，提高了概化精度，并实现了概化总时段数可控。本发明可实现“控制变量误差的概化”和“控制总时段数的概化”两种不同控制参数的概化，分别遵循质量优先和数量优先原则。前者可实现概化后的各恒定梯级变量误差可控，后者可实现概化的总时段数可控，且整体误差最小，相对人工概化而言，精度和可控性大幅提高。3、通过计算机程序实现水沙过程自动计算，概化效率显著提高。根据以上方法编制计算程序，可方便选择概化参照变量，控制概化误差与概化后的时段数量，相对传统人工概化而言，效率和精度显著提高。附图说明图1为本发明梯级恒定流线性数值逼近示意图；图2为本发明“控制变量误差概化”计算流程图；图3为本发明“控制总时段数概化”计算流程图；图4采用本发明长江中游汉口站流量过程概化前后对比图；图5长江中游汉口站含沙量过程概化前后对比图；图6数值逼近的梯级恒定流概化软件界面示意图。具体实施方式下面将结合本发明中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述。本发明提供一种基于数值逼近的梯级恒定水沙过程概化方法，包括如下步骤可参阅图6，其为按照本发明开发的数值逼近的梯级恒定流概化软件界面：步骤一、输入非恒定水沙过程数据，数据文件可以是Excel表格，所需非恒定水沙过程数据包括流量数据、含沙量数据等数据，输沙率可根据流量与含沙量数据自动计算得到；步骤二、选择梯级划分的参照变量V，所述参照变量为流量、含沙量和输沙率中的一种；水沙过程的概化一般需指定参照变量。在本发明中，将首先同时对三者分别进行概化，最后通过结果比选以整体误差最小为原则来确定最合理的概化参照变量。步骤三、指定划分方式，所述划分方式为不指定总时段数或指定总时段数中的一种；步骤四、当指定划分方式为不指定总时段数时，根据控制变量误差概化的计算流程，自动对步骤二选择的参照变量进行概化计算，得到概化的总时段数T；当划分方式为指定总时段数时，按照控制总时段数概化的计算流程，自动对步骤二选择的参照变量进行概化计算，得到指定目标总时段数Tm的概化结果；其中，根据控制变量误差概化的计算流程，自动对步骤二选择的参照变量进行概化计算，得到概化的总时段数T，即“控制变量误差概化”具体步骤为参照图2：1首先，设定变量误差限值，例如可指定流量Q、含沙量S、输沙率G等参照变量V的一般误差限值和最大误差限值，一般误差取δ＝10％，最大误差取δmax＝20％，定义一维数组，存储水沙过程参照变量V如流量Q等；同时还可限定每个梯级恒定流段的最大、最小时段长度如分别为20天和1天。2其次，增加一维数组中变量元素的个数，计算数组中变量元素的算术平均值C，作为先行逼近函数Fx＝C，计算数组中各变量元素与该平均值的误差εi＝|Fxi-fxi|，其中Fx为逼近函数，而fx为变量实际过程曲线，i为概化前水沙过程时段序号。天然水沙过程是比较复杂的，尤其是汛期洪峰过程，有窄瘦型、宽胖型和组合型，尤其是汛期，经常有多个洪峰出现，同时泥沙的过程也常常与洪峰过程不同步，有时存在一定的滞后。针对如此复杂的水沙两相流过程，目前还找不到能直接描述其变量过程变量包括流量、含沙量或者输沙率的函数方程，为此采取数值逼近的方法无疑是最好的解决方案。数值逼近的原理是将复杂的长时间过程分解为不同的短时间过程段，然后采用简单的函数来进行逼近，所产生的误差可以有特征参数的限定如一般误差限值δ、最大误差限值δmax，并使得整体的误差最小。整体误差E为：其中Fx为逼近函数，而fx为变量实际过程曲线，i为概化前水沙过程时段序号。各短时间过程段局部误差可表示为：εi＝|Fxi-fxi|为适应河流模拟的需要，这里用简单的线性函数来表示，其物理含义为恒定流。线性逼近函数为：Fx＝C其中C为常数，其值为短时间过程段内变量的算术平均值，根据下式计算得到：如图1所示，其为采用线性逼近函数Fx分段逼近天然的变量过程线fx的示意图，Fx等于各个梯级的算术平均值C。3然后，进行误差判断，若误差小于给定误差限值εi＜δ且εmax＜δmax，则继续增加一维数组中变量元素个数，若误差大于给定误差限值εi＞δ或εmax＞δmax，则保存上一次的平均值作为逼近函数值Fx，清空数组并进行下一个梯级计算，直到全部时段计算结束，得到概化后的总时段数T。需要补充的是，在河流模拟中，由于平滩以上流量造床作用大，因此一般希望洪峰过程的概化失真尽可能小。为达到这一目标，可通过指定某特征流量如平滩流量或平均流量，加大小于该流量的误差限值来实现如将一般误差限值和最大误差限值增加1倍，δ＝20％和δmax＝40％。上述“控制变量误差概化”可以控制概化的一般误差和最大误差，但由此得到的总时段数T或称总恒定流数是随机的。有时，为统计方便，需将每年概化为相同的目标时段数Tm，如每年概化为60个时段数，这便需要进行循环试算。其中，按照控制总时段数概化的计算流程，自动对步骤二选择的参照变量进行概化计算，得到指定目标总时段数Tm的概化结果，即“控制总时段数概化”具体步骤为参照图3：1首先，设定变量初始误差限值，可设定为一较小的值如δ＝1％，同时设定目标总时段数如Tm＝60，每年概化为60个时段；2其次，按照等步长适当增加变量误差限值δ如每次增加△δ＝0.1％；3然后，根据当前误差限值，按照前述的“控制变量误差概化”计算流程，计算得到概化后的总时段数T；4接着，判断总时段数是否达到目标总时段数Tm，若达到，则保存结果并结束计算；若没有达到，则回到第2步，继续按照等步长增加或减少变量误差限值如每次增减幅度为△δ＝0.1％，直到得到的总时段数等于或非常接近于指定的目标总时段数；5若总时段数刚好等于指定的目标总时段数时T＝Tm，则跳出循环并输出结果，若总时段数非常接近又不等于指定的目标总时段数如T＝61或T＝59，则对某梯级恒定流进行组合或拆分，使其等于指定的目标总时段数Tm即可。步骤五、变换参照变量，按照步骤三和步骤四重新变换后的参照变量进行概化，并计算以上各个参照变量概化的整体误差Ek：式中，k表示不同的变量序号。步骤六、对不同参照变量的整体误差Ek进行比较，选取Ek最小的参照变量作为推荐的参照变量，从而得到最为合理的概化结果。效果验证：图4为长江中游汉口站流量过程概化前后对比示例，由图中可见，概化后的梯级流量过程与实际的流量过程符合较好，较好反映了流量变化的峰谷形态。图5为长江中游汉口站含沙量过程概化前后对比图示例，由图中可见，概化后的梯级含沙量过程与实际的含沙量过程符合较好。以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何属于本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

权利要求：1.一种基于数值逼近的梯级恒定水沙过程概化方法，包括如下步骤：步骤一、输入非恒定水沙过程数据；步骤二、选择梯级划分的参照变量，所述参照变量为流量、含沙量和输沙率中的一种；步骤三、指定划分方式，所述划分方式为不指定总时段数或指定总时段数中的一种；步骤四、当指定划分方式为不指定总时段数时，根据控制变量误差概化的计算流程，自动对步骤二选择的参照变量进行概化计算，得到概化的总时段数T；当划分方式为指定总时段数时，按照控制总时段数概化的计算流程，自动对步骤二选择的参照变量进行概化计算，得到指定目标总时段数Tm的概化结果；步骤五、变换参照变量，按照步骤三和步骤四重新变换后的参照变量进行概化,并计算以上各个参照变量概化的整体误差Ek：式中，k表示不同的变量序号，Fx为逼近函数，fx为变量实际过程曲线，i为概化前水沙过程时段序号；步骤六、对不同参照变量的整体误差Ek进行比较，选取Ek最小的参照变量作为推荐的参照变量,从而得到最为合理的概化结果。2.如权利要求1所述的基于数值逼近的梯级恒定水沙过程概化方法，其特征在于：步骤四中根据控制变量误差概化的计算流程，自动对步骤二选择的参照变量进行概化计算，得到概化的总时段数T，即“控制变量误差概化”具体步骤为：1设定变量误差限值，所述变量误差限值包括一般误差δ和最大误差δmax，定义一维数组，存储水沙过程参照变量V；2增加一维数组中变量元素的个数，计算数组中变量元素的算术平均值C,作为先行逼近函数Fx＝C，计算数组中各变量元素与该平均值的误差εi＝|Fxi-fxi|，其中Fx为逼近函数，而fx为变量实际过程曲线，i为概化前水沙过程时段序号；3进行误差判断，若误差小于给定误差限值，即εi＜δ且εmax＜δmax，则继续增加一维数组中变量元素个数，若误差大于给定误差限值，即εi＞δ或εmax＞δmax，则保存上一次的平均值作为逼近函数值Fx，清空数组并进行下一个梯级计算，直到全部时段计算结束，得到概化后的总时段数T。3.如权利要求1或2所述的基于数值逼近的梯级恒定水沙过程概化方法，其特征在于：步骤四中按照控制总时段数概化的计算流程，自动对步骤二选择的参照变量进行概化计算，得到指定目标总时段数Tm的概化结果，即“控制总时段数概化”具体步骤为：1设定变量初始误差限值δ，同时设定目标总时段数Tm；2按照等步长适当增加变量误差限值δ；3根据当前误差限值，按照所述控制变量误差概化计算流程，计算得到概化后的总时段数T；4判断总时段数是否达到目标总时段数Tm，若达到，则保存结果并结束计算；若没有达到，则回到第2步，继续按照等步长增加或减少变量误差限值，直到得到的总时段数等于或非常接近于指定的目标总时段数；5若总时段数刚好等于指定的目标总时段数时，即T＝Tm，则跳出循环并输出结果，若总时段数非常接近又不等于指定的目标总时段数，则对某梯级恒定流进行组合或拆分，使其等于指定的目标总时段数Tm即可。4.如权利要求2所述的基于数值逼近的梯级恒定水沙过程概化方法，其特征在于：一般误差取δ＝10％，最大误差取δmax＝20％。

百度查询： 长江水利委员会长江科学院 一种基于数值逼近的梯级恒定水沙过程概化方法

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