BP神经网络非线性组合预测模型在海洋冰情预测中的应用

针对海洋冰情灾害的非线性复杂问题，目前已提出了多种模型对其进行预测。在此基础上，根据神经网络的非线性和良好的函数逼近特性，提出用基于BP神经网络的非线性组合预测（NN-NLCF）模型来预测海洋冰情灾害。结果表明，NN—NLCF模型与海洋冰情的非线性特性相契合，它综合利用了参与组合的多种预测模型的有效信息，因而能更客观地反映海洋冰情的发展趋势，预测结果更为稳健、精度更高，在其它自然灾害时序预测中具有一定的推广应用价值。     

黄河万家寨水利枢纽水库冰情定点连续自动监测系统的设计与应用

基于空气、冰与水的物理特性差异实现对冰水情连续自动检测的原理,作者设计、研制了适应高寒地区水电大坝冰情定点连续监测的冰水情自动检测传感器与信号采集系统,通过在黄河万家寨水利枢纽水库现场对冰情近4个月的冬季连续试验,获取了水库冰层内部系统的冰水情数据,采集数据客观反映了水库库区监测点冰层生消变化的规律,为确保引黄入晋工程的安全运行,也为高寒地区河道与水电大坝的冰情预警提供了一种可行的检测方法与设备.     

基于Zigbee与GPRS网络数据传输技术的黄河河道断面冰水情多点自动监测系统设计与应用

基于空气、冰与水物理特性差异的冰情检测方法是一种可以实现对检测点垂直柱面冰层内部物理状态连续在线检测的新型冰情检测方法.方法由于受测试点的局限,仅仅实现了对河道断面的单点取样数据采集,无法掌握河道断面整体冰生消变化的过程,在工程应用中受到限制.结合黄河冬季冰情现场实验的需求,在原有基于空气、冰与水物理特性差异的冰情检测系统基础上,融合了Zigbee和GPRS网络数据传输技术设计了一套黄河河道断面冰水情多点自动监测试验系统.现场试验结果表明,系统实现了对河道断面多点数据的连续实时采集和传输,可以满足工程中对河道断面多点实时监测的需求.     

基于被测介质物理特性差异的冰情检测方法及其在黑龙江漠河河道的应用

基于被测介质物理特性差异的冰情检测方法是由太原理工大学冰情检测课题组于2004年提出的一种新的冰情检测方法,对方法的基本原理进行了介绍并与传统的冰情预测方法进行了比较.论文介绍了新的冰情检测方法在黑龙江漠河河道段冰雪情现场试验的情况,试验结果表明,基于被测介质物理特性差异的冰情检测方法可以实现对冰层内部物理参数(如等效电阻,温度梯度分布等)连续观测,根据2015年测得的数据首次提出"预开河特征现象",从而可以为内陆河道封冻期冰情变化实时监控、开河前冰凌灾害的实时预报提供一种可行的工程检测方法.     

南极中山站周边水环境冰情监测系统的设计与研究

系统实现对南极中山站周边冰、水环境的长期连续实时监测,可以为分析南极环境变化是否对全球气候异常变化造成影响提供最基本的科学数据.利用空气,冰与水介质的电导率不同的原理用微控制器控制冰情检测传感器来实现冰水环境的自动化监测,设计了可以实现冰厚度、水深度、温度的定点连续冰情监测系统,监测数据可以存储在系统内嵌的SD存储卡中,方便观测人员进行调用.通过卫星实现数据无线传输.     

基于LabVIEW的冰情远程监测数据处理系统的设计与实现

针对自然条件恶劣的野外河道环境下冰情监测系统对采集数据连续性和设备实时控制的需求,基于TCP/IP技术和LabVIEW软件工具设计并研制了冰情远程监测数据处理系统.安装有冰情远程自动监测系统软件的监测中心上位机作为TCP服务器,实现了对远程数据的接收和对远程传感器的控制,利用LabVIEW的编程语言实现了对远程数据的处理,利用LabSQL工具包和Access数据库可以实现对冰情远程数据及后期处理结果的自动存储,并具有历史数据的查询功能,由于系统操作简便,可以大大降低操作人员的工作量.