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基于小波阈值降噪-EEMD分解的潮汐河网地区纳潮引水调度周期研究 潮汐河网地区纳潮引水调度周期是指通过合理的调度安排,利用潮汐河网地区的潮汐现象,将海水引入内陆,以实现水资源的调配。这一调度周期对于维持潮汐河网地区的水资源平衡、保障农田灌溉和生态环境的稳定具有重要意义。为了实现优化的调度周期,本文将基于小波阈值降噪-EEMD分解方法,对潮汐河网地区的潮汐信号进行分析,以确定纳潮引水调度周期的最佳方案。 1.引言 潮汐现象是自然界的一种重要现象,也在相当一部分地区产生了丰富的水资源。潮汐河网地区作为一个具有丰富水资源潜力的地区,其水资源的合理调配对于地区的经济发展和生态环境的保护至关重要。因此,研究基于潮汐河网地区的纳潮引水调度周期,具有重要的理论和实践意义。 2.相关工作 在国内外,已有许多学者对潮汐纳潮引水调度周期进行了研究。这些研究主要采用数学模型、统计方法和实地调查等手段,对潮汐现象进行分析和调度周期的确定。然而,现有的方法在处理潮汐信号时存在着一些问题,如噪声干扰较大、信号提取效果不佳等。 3.研究方法 本文提出使用小波阈值降噪和EEMD分解方法对潮汐信号进行分解和去噪。小波阈值降噪方法可以有效地消除信号中的噪声干扰,提高信号的精确度。EEMD分解方法能够将信号分解为多个具有不同频率特征的子信号,有利于对信号的进一步分析。 4.实验设计 本文选择某潮汐河网地区作为研究对象,收集该地区一段时间内的潮汐数据。然后,将采集到的潮汐信号进行小波阈值降噪和EEMD分解处理,得到不同频率分量的子信号。根据分析结果,确定最佳的纳潮引水调度周期。 5.实验结果 通过对潮汐信号的处理和分析,得到了具有不同频率特征的子信号。通过对子信号的进一步分析,发现某些子信号与潮汐纳潮引水的周期性相关较强。在此基础上,确定了纳潮引水调度周期的最佳方案。 6.讨论与结论 本文采用小波阈值降噪和EEMD分解方法对潮汐信号进行分析,得到了较好的实验结果。这些结果为潮汐河网地区的纳潮引水调度周期的确定提供了有力的支持。同时,该方法对于其他水文数据的分析也具有一定的借鉴意义。然而,本文还存在一些不足之处,如实验数据的限制和方法的局限性。因此,在后续的研究中,还需要进一步完善和改进这些方法,以提高其在水文数据分析中的应用效果。 总之,本文通过基于小波阈值降噪和EEMD分解的方法,对潮汐河网地区的潮汐信号进行分析。通过实验结果,确定了纳潮引水调度周期的最佳方案。这一研究对于潮汐河网地区水资源的合理调配具有重要的意义,也为其他水文数据的分析提供了一定的参考。希望本文的研究结果对潮汐河网地区的水资源管理和保护能够起到一定的指导作用。