作者：刘明堂,王丽,秦泽宁,司孝平,刘雪梅 单位：中国自然资源学会 出版：《应用基础与工程科学学报》2019年第02期 页数：11页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFYJGX2019020050 DOC编号：DOCYJGX2019020059 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
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    • 针对目前高填方渠道渗漏检测方法通常单一、数据获取易受环境干扰、渗漏等级难以分类等问题，研究了基于SBKF-PNN融合的高填方渠道渗漏实时监测模型.首先建立基于土质高填方渠段的实验模型，设计了基于ZigBee和GPRS的渗漏信息无线传感网络，将高填方渠道的温度信息、湿度信息、GPS信息和渗流信息进行可移动获取；结合高填方渠道渗漏规律，分析传感器多源数据变化的规律及其关联度，定义了高填方渠道渗漏的等级模式，筛选了温度场、电势场和电磁场等多传感器信息作为渗漏监测量；然后应用贯序式块卡尔曼滤波(Sequential Block Kalman Filter，SBKF)方法对多传感器数据块进行处理，同时采用概率神经网络(Probabilistic Neural Network，PNN)算法进行渠道渗漏的等级分类；最后用大量的实测数据对SBKF-PNN模型进行训练，得到高填方渠道渗漏监测的反演模型，并将该反演模型应用到实际的高填方渗漏监测中.结果表明，基于SBKF-PNN的渗漏监测模型可实现多传感数据块的实时滤波，有效融合多种环境量的突变特征，能较准确地实现高填方渠道渗.....。

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