[发明专利]一种架空输电线路通道林木生长的预测方法在审
| 申请号: | 201510445550.9 | 申请日: | 2015-07-27 |
| 公开(公告)号: | CN105069287A | 公开(公告)日: | 2015-11-18 |
| 发明(设计)人: | 黄维;王乐;田树军;俸波;黄志都;朱时阳;蒋圣超 | 申请(专利权)人: | 广西电网有限责任公司电力科学研究院 |
| 主分类号: | G06F19/00 | 分类号: | G06F19/00 |
| 代理公司: | 成都九鼎天元知识产权代理有限公司 51214 | 代理人: | 陈科恒 |
| 地址: | 530023 广西*** | 国省代码: | 广西;45 |
| 权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 架空 输电 线路 通道 林木 生长 预测 方法 | ||
1.一种架空输电线路通道林木生长的预测方法,其特征在于:结合全网架空输电线路通道林木文件生成隐患数据资料库,建立树高生长预测模型,实现树高生长的精确预测,包括以下步骤:
Step1:标定输电线路通道林木研究区域的优势树种的类型,建立全网架空输电线路通道林木隐患数据库;
Step2:针对某一优势树种,结合全网架空输电线路通道中优势树种的自然生长规律以及林木隐患数据库中该树种所有林龄的样地信息,以及胸径d为横坐标,树高h为纵坐标,生成林木树高-胸径分布曲线,然后确定Richard生长方程的初始值;所述Richards生长方程的初值通过如下公式进行估算:
上式中,H为林木高度,t为林龄,参数A,B,k,x中,A>0,k>0,其中,A为林木生长的最大值,B为树木生长因子,x为林木生长方程的拐点值,k为林木的生长速率;
Step3:针对某一优势树种,基于全网架空输电线路通道林木的先验信息和样本信息,构建贝叶斯估测法中该优势树种的先验分布和边缘分布;
Step4:根据贝叶斯估测法计算未知参数的后验分布;获取Richard方程未知参数的取值;
Step5:根据验证样本对所求得的未知参数的精度进行评估,如果参数精度不合格,利用当前计算求得的未知参数取值对Richard生长过程中未知参数的初始值进行修正,然后返回Step3进行迭代循环,再次调用贝叶斯估测法计算未知参数的取值;否则,停止迭代循环,即通过优化平差的方法得到未知参数的最佳估测值,将所有未知参数的最佳取值代入Richard生长方程中,即可得到最终的树高生长预测模型。
2.根据权利要求1所述的一种架空输电线路通道林木生长的预测方法,其特征在于:所述林木相对树高和相对胸径通过如下公式进行估测:
dr=d/D0,hr=h/H0,
上式中,dr和hr分别表示林木的相对胸径和相对树高,d和h分别表示林木的实际胸径和树高,D0表示平均胸径,H0表示林木平均高。
3.根据权利要求1所述的一种架空输电线路通道林木生长的预测方法,其特征在于:所述贝叶斯估测法分析流程如下:
a)、选择从林木隐患数据库中选择输电线路通道的优势树种,并结合Richard生长方程的初始值,计算先验分布;
b)、对于任意可能的初始值的条件概率分布,即所要求参数的后验分布通过如下公式进行估算,
其中,
以上公式中:p为概率分布函数或者密度函数,p(Aj|y)是在给定某优势树种样本信息y的前提下未知参数A取值为Aj的条件分布,即所求参数的后验分布;p(yi|Aj),(i=1,2,3,...n,j=1,2,3,...m),表示参数取值为Aj的情况下,样本信息为yi的概率,可以根据样本信息计算得到;p(Aj)是未知参数A取值为Aj的概率,即先验分布;p(yi)表示某优势树种的边缘分布计算得到;
c)、比较未知参数A的后验分布,即比较在给定某优势树种样本信息y的前提下未知参数A取值为Aj(j=1,2,3,...,m)的所有条件分布p(Aj|y),所有p(Aj|y)中取值最大者所对应的Aj即为未知参数A的最佳取值;
d)、根据上述同样的方法计算Richard生长方程中其他参数k,m,B的后验分布,并求得最佳取值,该方法求得的Richard生长方程中未知参数的最佳取值充分考虑了输电县路通道林木的样本信息和先验信息,便于林木生长高度的高精度预测。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于广西电网有限责任公司电力科学研究院,未经广西电网有限责任公司电力科学研究院许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201510445550.9/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇:一种墙面插座
- 下一篇:一种基于内点罚函数算法的多光谱温度获取方法
- 同类专利
- 专利分类
G06F 电数字数据处理
G06F19-00 专门适用于特定应用的数字计算或数据处理的设备或方法
G06F19-10 .生物信息学,即计算分子生物学中的遗传或蛋白质相关的数据处理方法或系统
G06F19-12 ..用于系统生物学的建模或仿真,例如:概率模型或动态模型,遗传基因管理网络,蛋白质交互作用网络或新陈代谢作用网络
G06F19-14 ..用于发展或进化的,例如:进化的保存区域决定或进化树结构
G06F19-16 ..用于分子结构的,例如:结构排序,结构或功能关系,蛋白质折叠,结构域拓扑,用结构数据的药靶,涉及二维或三维结构的
G06F19-18 ..用于功能性基因组学或蛋白质组学的,例如:基因型–表型关联,不均衡连接,种群遗传学,结合位置鉴定,变异发生,基因型或染色体组的注释,蛋白质相互作用或蛋白质核酸的相互作用





