基于Kalman-PNN协同融合的悬移质含沙量测量

来源 :人民黄河 | 被引量 : 0次 | 上传用户：lgmdjsb

【摘要】

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针对悬移质含沙量在线测量易受环境因素干扰的问题,通过分析卡尔曼滤波(Kalman filter)特性与概率神经网络(PNN)数据融合特点,提出基于卡尔曼滤波和概率神经网络(Kalman-PNN)

【作者】

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刘明堂陈健刘书晓刘佳琪吴思琪江恩慧刘雪梅

【机构】

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华北水利水电大学物理与电子学院,中原经济区水资源高效利用与保障工程河南省协同创新中心,黄河水利科学研究院水利部黄河泥沙重点实验室

【出处】

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人民黄河

【发表日期】

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2021年5期

【关键词】

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悬移质含沙量在线测量卡尔曼滤波概率神经网络协同融合

【基金项目】

：

河南省高等学校重点科研项目(18A520036,21A510007),水利部2019年度水利重大问题研究项目(201916),河南省科技攻关项目(172102210050)。

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针对悬移质含沙量在线测量易受环境因素干扰的问题,通过分析卡尔曼滤波(Kalman filter)特性与概率神经网络(PNN)数据融合特点,提出基于卡尔曼滤波和概率神经网络(Kalman-PNN)的协同融合模型。首先应用卡尔曼滤波器对含沙量传感器输出值进行无偏估计,减少含沙量传感器的噪声干扰;然后将含沙量信息和水温、深度、流速等环境信息进行多源数据融合处理,进一步消除环境因素对含沙量测量的影响;最后经过Kalman-PNN协同融合处理,得到更加精确的含沙量实测值。为了验证Kalman-PNN协同融合模型的数

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