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研究生:康村啟
研究生(外文):Kang, Tsuen Chii
論文名稱:應用限制性卡門濾波法率定馬斯金更模式參數
論文名稱(外文):Application of the Constrained Kalman Filter Algorithm on Estimating the Parameter Values of the Muskingum Model
指導教授:陳昶憲陳昶憲引用關係
指導教授(外文):Chen, Chang Shian
學位類別:碩士
校院名稱:逢甲大學
系所名稱:土木及水利工程研究所
學門:工程學門
學類:土木工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:1995
畢業學年度:83
語文別:中文
論文頁數:91
中文關鍵詞:卡門濾波法限制性卡門濾波法馬斯金更模式
外文關鍵詞:Kalman Filter AlgorithmConstrained Kalman Filter AlgorithmMuskingum Model
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卡門濾波法自1960年發表以來,經過陸續之發展研究,現在已成功運用在
多種工程學上,如電機、自控、化學、核能及水文學等。然一般之應用大
都只是將模式配合卡門濾波法進行參數之推估,甚少對模式之物理意義進
行限制條件之探討,於水文學方面亦然,因此,本研究除將一般傳統之卡
門濾波法應用於馬斯金更差分模式外,為了於模擬過程中使模式參數符合
物理性假設,特發展限制性卡門濾波法使模式參數 (C0,C1,C2)於每一
時刻之模擬過程中均滿足C0+C1+C2 = 1 之物理性假設,如此,不但
於模擬過程中能有效地推得參數,亦能使模式滿足物理性假設,且從模擬
過程所推得之參數序率變化圖上,亦可清楚地觀察其時變特性,進而可以
了解其水文代表性。演算結果顯示,不論是傳統(未加限制性)卡門濾波法
或是限制性卡門濾波法均能於模擬過程中準確地推得每一時刻之模式參數
,且其參數之序率變化均呈現平穩之現象,因此本研究接著以平均法推得
各場參與討論之颱洪事件穩態代表值,並進一步推得實際參與討論之河道
的代表性定率參數值。茲因限制性卡門濾波法能滿足模式物理性假設,因
此較具適用性,且從模擬過程中,應用限制性卡門濾波法所推得之參數序
率變化圖上,不但可明顯地觀察出具有較平穩,且較無起始段振盪之現象
,而此兩種現象於加入支流量後更明顯,其原因乃是因為加入支流量後使
模式較符合質量 守恆;文中除對「限制性卡門濾波法」之理論推導加以
描述外,亦對未加限制與加限制之卡門濾波法演算所得之結果進行探討。
Kalman Filter Algorithm, with continuous development and
research since 1960, has been successfully applied to
various disciplines in engineering, such as electrical
chemical, control , nuclear engineering and hydrology, however,
only emphasizes on parameter estimation but lacks of
physical interpretation of constrains. In this study,
Constrained Kalman Filter Algorithm is established to
assure model parameters be complied with physical laws.
Consequently, time variation of model parameters not only
follows physical constrains, but also represents its
significance in watershed hydrology. Computational results
indicate that both traditional and Constrained Kalman
Filter Algorithm can accurately simulate modeling process
at every time-step. Since the stochastic nature of the
model parameters is relatively stable, therefore, averaged
values of the model parameters are utilized as stable
representative values for the whole process and
deterministic parameters of simulated river reach are
obtained. In the constrained case, parameters are stable and
without oscillation at the initial stages. When the
tributary is considered and included into the model, mass
conservation law obviously helps the stability of
simulation. Theoretical derivation of Constrained Kalman
Filter Algorithm is described in detail. Comparision are
made between the constrained and traditional cases.
QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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