一种糙率参数快速估计方法、装置以及存储介质与流程

本发明涉及水文模拟，特别是一种糙率参数快速估计方法、装置以及存储介质。

背景技术：

1、目前一维水动力学河流模型中用于描述河床粗糙度的糙率参数通常无法直接通过现场测量获得，糙率参数的估计通常是一个依赖于建模者经验和专业知识的人工识别过程。

2、目前常用的糙率参数估计方法是灵敏度分析法，从给定范围内对参数值进行采样，进行大量的模型运行，与实际观测值进行拟合，得到最佳拟合优度的参数值。但现有的糙率参数估计方法基于水动力模型模拟计算量大、耗时长，限制了其在短期洪水快速预报等实时性要求较高的生产工作中的应用。因此亟需提出一种计算量小、耗时短的糙率参数快速估计方法，从而更好地应用于短期洪水快速预报等实时性要求较高的生产工作中。

技术实现思路

1、鉴于上述问题，本发明提出了一种糙率参数快速估计方法、装置以及存储介质。

2、本发明实施例提供了一种糙率参数快速估计方法，所述糙率参数快速估计方法包括：

3、获取水道数据，并根据所述水道数据构建对应的一维水动力模拟模型，所述水道包括：河道或者渠道；

4、生成糙率参数集合并代入所述一维水动力模拟模型，以所述水道的入流和出流断面的流量作为边界条件，求解所述一维水动力模拟模型，得到观测断面的水流流量模拟数据；

5、获取观测断面的水流流量观测数据，并结合所述水流流量模拟数据，计算所述糙率参数集合中每个元素对应的模拟误差目标值，形成模拟误差目标值集合；

6、基于所述糙率参数集合，生成响应面替代模型的训练集，并以所述训练集作为输入，所述训练集中元素对应的模拟误差目标值为输出，优化所述响应面替代模型；

7、基于所述糙率参数集合，生成所述响应面替代模型的验证集，并检验所述响应替代模型的模拟精度，以满足精度要求；

8、将满足精度要求的响应面替代模型应用到所述糙率参数集合，得到最优糙率参数。

9、可选地，获取水道数据，并根据所述水道数据构建对应的一维水动力模拟模型，包括：

10、获取所述河道或者所述渠道的尺寸数据，所述尺寸数据包括：断面尺寸和坡降；

11、基于所述断面尺寸和所述坡降，构建所述一维水动力模拟模型。

12、可选地，生成糙率参数集合，包括：

13、通过随机采样方法在预设取值范围内生成所述糙率参数集合。

14、可选地，通过随机采样方法在预设取值范围内生成所述糙率参数集合，包括：

15、根据经验值设定粗糙参数的取值范围；

16、通过拉丁超立方采样方法，在所述取值范围内生成所述糙率参数集合。

17、可选地，计算所述糙率参数集合中每个元素对应的模拟误差目标值，形成模拟误差目标值集合，包括：

18、对所述水流流量模拟数据和所述水流流量观测数据，进行均方根误差运算，得到所述糙率参数集合中每个元素对应的模拟误差目标值，形成所述模拟误差目标值集合。

19、可选地，基于所述糙率参数集合，生成响应面替代模型的训练集，包括：

20、通过拉丁超立方采样方法在所述糙率参数集合中采样，得到所述训练集，所述训练集中包含的元素数量不超过所述验证集中包含的元素数量。

21、可选地，以所述训练集作为输入，所述训练集中元素对应的模拟误差目标值为输出，优化所述响应面替代模型，包括：

22、采用高斯过程算法生成初始的响应面替代模型；

23、以所述训练集作为所述高斯过程算法的输入，以所述训练集中元素对应的模拟误差目标值作为所述高斯过程算法的输出，利用粒子群优化算法对所述高斯过程算法中待优化的超参数进行优化；

24、基于优化后的超参数得到所述响应面替代模型。

25、可选地，基于所述糙率参数集合，生成所述响应面替代模型的验证集，包括：

26、通过拉丁超立方采样方法在目标糙率参数集合中采样，得到所述验证集，所述目标糙率参数集合为所述糙率参数集合中祛除所述训练集中元素之后，剩余的元素形成的集合。

27、可选地，检验所述响应替代模型的模拟精度，以满足精度要求，包括：

28、若所述响应替代模型的模拟精度不满足所述精度要求，则基于所述糙率参数增加所述训练集合中元素的数量，形成新训练集，并迭代执行：优化所述响应面和检验所述响应替代模型的模拟精度的步骤，直至所述响应替代模型的模拟精度满足所述精度要求结束。

29、可选地，将满足精度要求的响应面替代模型应用到所述糙率参数集合，得到最优糙率参数，包括：

30、以所述糙率参数集合作为所述满足精度要求的响应面替代模型的输入，所述满足精度要求的响应面替代模型输出所述糙率参数集合中每个元素对应的模拟误差目标值；

31、将所述糙率参数集合中所有元素对应的模拟误差目标值中最小模拟误差目标值，确定为目标模拟误差目标值；

32、将所述目标模拟误差目标值对应的元素确定为所述最优糙率参数。

33、可选地，构建所述一维水动力模拟模型，包括：

34、构建的所述一维水动力模拟模型采用圣维南方程组表达为：

35、

36、

37、上两式中，q为流量；x为水流行进方向；b为水道宽度；z为水位；t为时间；a为过水断面面积；g为重力加速度；n为糙率参数；r为水力半径；v为断面平均流速；ql和ul分别为单场长度侧向入流量和侧向入流在x方向的分量。

38、可选地，所述均方根误差运算的表达式为：

39、

40、上式中，rmse为均方根误差；n为观测点的数量；qs为所述水流流量模拟数据；qo为所述水流流量观测数据。

41、可选地，所述高斯过程算法通过均值函数μ(m)和协方差函数k(m，m’)来表示，所述均值函数μ(m)选择为0；

42、选择对角平方指数协方差函数作为所述协方差函数k(m，m’)，其表达式为：

43、该式中σf和λ为所述高斯过程算法中待优化的超参数。

44、本发明实施例提供了一种糙率参数快速估计装置，所述糙率参数快速估计装置包括：

45、构建模型模块，请求获取水道数据，并根据所述水道数据构建对应的一维水动力模拟模型，所述水道包括：河道或者渠道；

46、求解水流流量模拟数据模块，用于生成糙率参数集合并代入所述一维水动力模拟模型，以所述水道的入流和出流断面的流量作为边界条件，求解所述一维水动力模拟模型，得到观测断面的水流流量模拟数据；

47、计算模拟误差目标值模块，用于获取观测断面的水流流量观测数据，并结合所述水流流量模拟数据，计算所述糙率参数集合中每个元素对应的模拟误差目标值，形成模拟误差目标值集合；

48、生成和优化响应面替代模型模块，用于基于所述糙率参数集合，生成响应面替代模型的训练集，并以所述训练集作为输入，所述训练集中元素对应的模拟误差目标值为输出，优化所述响应面替代模型；

49、检验模块，用于基于所述糙率参数集合，生成所述响应面替代模型的验证集，并检验所述响应替代模型的模拟精度，以满足精度要求；

50、最优糙率参数模块，用于将满足精度要求的响应面替代模型应用到所述糙率参数集合，得到最优糙率参数。

51、本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其存储的计算机程序使得处理器执行如上任一项所述的糙率参数快速估计方法。

52、本发明提供的糙率参数快速估计方法，首先获取水道数据，并根据水道数据构建对应的一维水动力模拟模型，再生成糙率参数集合并代入一维水动力模拟模型，以水道的入流和出流断面的流量作为边界条件，求解一维水动力模拟模型，得到观测断面的水流流量模拟数据。

53、之后获取观测断面的水流流量观测数据，并结合水流流量模拟数据，计算糙率参数集合中每个元素对应的模拟误差目标值，形成模拟误差目标值集合；基于糙率参数集合，生成响应面替代模型的训练集，并以训练集作为输入，训练集中元素对应的模拟误差目标值为输出，优化响应面替代模型；

54、基于糙率参数集合，生成响应面替代模型的验证集，并检验响应替代模型的模拟精度，以满足精度要求；最后将满足精度要求的响应面替代模型应用到糙率参数集合，得到最优糙率参数。

55、本发明针对上述传统的糙率参数估计方法基于水动力模型模拟计算量大、耗时长等问题，提出的糙率参数快速估计方法，训练并用响应面替代模型替代传统一维水动力学河流模型的求解，仅需要求解少次一维水动力学河流模型，而不用对糙率参数集合中每个元素均求解一维水动力学河流模型。在精准得到最优糙率参数的同时，计算量小、耗时短，极大地提高了糙率参数的估计速率，可以更快速地估计出最优糙率参数，从而更好地应用于短期洪水快速预报等实时性要求较高的生产工作中。