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珍妮·巴普蒂斯特，耐莉;皮埃尔·奥利维尔，马拉特雷;克里斯托夫·多雷;雅克·绍

一维水动力模型中实时估计水力状态和未测量扰动的数据同化。 （英语） Zbl 1419.76532号

数学。计算。模拟。 81，第10号，2201-2214（2011）.
概述：在各种背景和目标下，水资源管理是一个非常重要的问题，越来越受到世界各地的关注。在某些地方和某些时期，这是由于水资源的稀缺性，以及对其使用的竞争加剧。在其他一些情况下，它可以降低洪水事件造成的风险，或优化沿河水电生产。水力建模、系统分析和自动控制现在是大多数水管理项目的组成部分。为了在灌溉渠或河流上操作液压装置，必须提供有关系统液压状态的详细信息。当控制算法基于线性二次高斯或预测控制方法，使用全状态空间模型时，这一点尤其正确。通常，唯一已知的数量是在有限位置测量的水位。有时，在特定位置（与闸门、堰或水轮机交叉的装置）已知流量。观测器的设计是重建未测量数据的非常有用的工具，例如其他位置的流量或水位、未知扰动（例如流入或流出）以及模型参数（例如Manning–Strickler或液压装置流量系数）。有几种方法能够提供这种观察员。本文阐述并比较了序贯卡尔曼滤波和序贯粒子滤波状态观测器在这些水管理问题上的应用。根据双胞胎经验或使用实际现场数据，选择了四种场景来测试过滤器。这两种方法都被证明是有效和稳健的。卡尔曼滤波器在计算时间和收敛性方面非常快。粒子过滤器可以处理模型的非线性特征。

引用于1文件

MSC公司：

76立方米 随机分析在流体力学问题中的应用
86A05级 水文学、水文学、海洋学

关键词：

数据同化;卡尔曼滤波器;蒙特卡洛;河;运河

软件：

SICC公司;兰LUX
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{N.Jean-Baptiste}等人，《数学》。计算。模拟。81，第10号，2201--2214（2011；Zbl 1419.76532）
全文： 内政部

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