Page 90 - 《水资源与水工程学报》2023年第1期
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8 6                      & ' ( ) & * + , -                 2023 $

            XðB®Œì6‰´ø+ÅÇb_, abÞëb¾                            ðB®–6?®7»Í¾M\。

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                                                                                   8
                                                                      8
                                                        8
               1U“         ô7®      ô7T¿ / ª    8iá /10 m  3  89á /10 m 3  sÖá /10 m  3     C S        C V
                           <>X          612         285.4          0           48.18       1.100      1.593
               êùë         ðB®          504         285.4          0           48.18       1.103      1.647
                           6?®          108         229.0          0           48.18       1.090      1.350
                           <>X          720         419.1          0           48.41       1.182      2.258
               êí5         ðB®          588         419.1          0           48.48       1.197      2.409
                           6?®          132         242.7          0           48.06       1.118      1.396


            2.3 RS…×                                                n+1        n                 K
                                                                                       (
                                                                                                    n+1
                                                                   λ ( ω )=λ( ω )+τx( ω )-      ∑  u ( ω ) )
                                                                                                    k
            2.3.1 O;)9;- VMD»­$ß±„…ê»                                                           k=1
            Ž>öÁê»­µ@, ')üþôe\K¤¥,                                                                     ( 6)
            ¥¦)¹u»­ösUö¿´>X, ™š5+T                            ú‚:u ( ω ) ¾ðx»Ú[f( ω )-       ∑  u( ω )] ˜
                                                                     n+ 1
                                                                     k
                                                                                                   i
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                                                               .öòÃÄ; ω k ¾TÛô¶Ð÷‚ƒKÐ; τ
                 à™ 1: §c)TÛô IMF “›¾)ù7&                     ¾¢?a¹。
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            s¡sK¼Þ u, ¦ëc)TÛô¢67&
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                                                                                                    (
                                                                   à™ 4: :|à™ 1、2 – 3, ãÝÖ∑ ‖u -
                                                                                                         k
            –89o¾»­þô¹              [12] 。
                                                                       n
                                                                n
                                                               u‖ / ‖u‖)<f  (f ¾)á), Jb¾Zø, •˜
                        K                                       k      k
                                           k ]
                               ( [
                                                 -j ω kt
            f= min   { ∑ ‖ t δ (t)+   j ) u(t)e ‖    2 }      õ²。
                {u k }{ ω k }          π t
                       k= 1
                                                                   VMD.ƒjô¾ô7nª¿þôjô α–
                                                       (1)
                                                               »­«ô K, UU° α¾|S>XT¿,K¾Ï
                 cÝÖ:
                                                               œG€ùúƒ!®M“~T»­(completeen
                  K
                 ∑  u(t)=x(t)                          (2)     sembleempiricalmodedecomposition with adaptive
                     k
                 k= 1
                                        8
                                           3
            ú‚:x(t) ¾<d|S>X,10 m;K¾»­k¨                        noise ,CEEMDAN) µ@»­<>XÙLTÛô
            T»Ú«ô;u ¾<d>X»­Æk¨                            «ô。
                                k
                         3
                      8
            T»Ú,10 m; ω k ¾ u ‚ƒKÐ,MHz。                       2.3.2  CNN-LSTM ¿ˆ)*   ìvµ“BC
                                  k
                                                               (CNN) å¾[P(Input)、 ìvP(C)、 û›P(S)、
                 à™ 2: ![’Vò]ë¹ λ (t)–«Qóô.
            α§þôš›“›¾öþôš›               [12] 。                2ʄP(F) –¾5P(Output) /。CNNUM
            L({u},{ ω k λ )=                                   Œ…—«È°‰Šöò»。ìvPQ2»ô
                       },
                 k
                K                                              7‚È°‰Š¼½, ¦~™@Á¡vßP。`‚, ¾
                                   k ]
              {
                       ( [
                                         -j ω kt
            α ∑ ‖ t δ (t)+     j )  u(t)e ‖  2 } +‖f(t)-      «ìvPÆǗ«Éd>:øðìv.。û›P
               k=1             π t
              K                            K                   äk͞jô˜ô, ëúAž'›´。2
                      2
            ∑  u(t) ‖ 2  +〈〈 λ (t),f(t)〉- ∑  u(t)〉     (3)     ʄP§ìv - û›È°¨‰ŠfÚ:?·¸N
                 k
                                              k
             k= 1                         k= 1
                 à™ 3: ρNšë¹µf@̝TÛô u、 ‚                     M, ëÛ±‰Š¼½üt           [19] 。Tõ¬|íµ“B
                                                       k
            ƒKÐ ω k ëf’Vò]ë¹ λ (t)·¸õ²¢?,                      C(LSTM) :ͅJVµ“BC (recurrentneural
            k¨8šá      [18] 。                                  network ,RNN) ŒîÇPµ“ÂI‚û[ÿ|íÂ
                                              λ ( ω )          I, ­%ÿ RNNŒ}"€‚T¬6ꍎ>                   [20] 。
                           f ( ω )- ∑ u( ω )+  2
                                       i
                  n+1
                 u ( ω )=          i ≠k       2        (4)     UU2 CNN-LSTMž56ÉK»Ú, ³·2
                  k
                               1+2 α ( ω-ω k )                  CNNÈ°|S>XÞTꛍ—˜‰Š, Æ§
                        ∞
                       ∫      k      2                         ‰Šfړ›¾ >X.ú¾[¨ LSTMBC
                          ω│u( ω ) │ d ω
                  n+ 1  0
                 ω k  =  ∞                             (5)     ‚·ß࣯ŒnÎp, Q¤}+ÌÉK»Ú5
                        ∫    k      2                          6, `ðBË&1E 2 ³。
                          │u( ω ) │ d ω
                         0
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