“In-Process Type” Dynamic Muskingum Model Parameter Estimation Method

Zhang, Gang; Xie, Tianbao; Zhang, Lei; Hua, Xian-Sheng; Wu, Chen; Chen, Xi; Li, Fangfeng; Zhao, Bin

doi:10.3390/w9110849

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“…ISSN: 2313-1926 análisis del tránsito de almacenamiento; 𝑂 𝑗 es el caudal de salida en cierto intervalo de tiempo; 𝐶 1 , 𝐶 2 y 𝐶 3 son las constantes adimensionales del método de Muskingum. Así mismo las constantes de la ecuación del método de Muskingum se expresan de la siguiente manera: Finalmente, la secuencia de cada proceso aplicado en la presente investigación se representa en el siguiente diagrama de flujo (figura 3), sustentado en el propio método de Muskingum (Ouyang et al, 2015;Zhang, Xie, et al, 2017;Zhang, Kang, et al, 2017;Ehteram et al, 2018). ARRIOLA, G., VILLEGAS, L., ARBULÚ, J. y SOTOMAYOR, G. Estimación del tránsito de avenidas empleando el método de Muskingum en la estación El Tambo de la cuenca Chicama, Perú.…”

Section: Materials Y Métodosunclassified

Estimación Del Tránsito De Avenidas Empleando El Método De Muskingum en La Estación El Tambo De La Cuenca Chicama, Perú

Carrasco

Villegas²,

Ramos

et al. 2021

ICTI

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El objetivo de la investigación es estimar el tránsito de avenidas empleando un tránsito del tipo hidrológico aplicado en ríos que en este caso se escogió el método de Muskingum o llamado también modelo de almacenamiento tipo cuña. El método está basado en las relaciones caudal y almacenamiento para los diferentes intervalos de tiempo los cuales pueden ser aplicables en cuencas hidrográficas pequeñas y medianas. El escenario de investigación fue la estación hidrométrica El Tambo perteneciente a la cuenca Chicama de Perú, considerando para el análisis los registros históricos completos del período 1993 al 2011. El tipo de investigación fue cuantitativo y diseño cuasi-experimental cuya metodología en referencia al método aplicado sugiere que se deben establecer las constantes “Kj” definida como la proporcionalidad del volumen en cierto intervalo de tiempo y “Xj” como la ponderación del tránsito a lo largo del río, ambas variables se complementan a partir de las funciones matemáticas de entrada y salida de los caudales. Los resultados obtenidos indican que el tránsito de avenidas a partir del método de Muskingum aplicado a la estación El Tambo es el adecuado para los coeficientes promedio “Kj” de 0.571 y “Xj” de 0.424, llegando a la conclusión que se puede determinar el tránsito de avenidas para un intervalo de 1 hora y el hidrograma de salida.

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Section: Materials Y Métodosunclassified

Estimación Del Tránsito De Avenidas Empleando El Método De Muskingum en La Estación El Tambo De La Cuenca Chicama, Perú

Carrasco

Villegas²,

Ramos

et al. 2021

ICTI

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“…The SAD will give the minimum difference between observed and computed outflow [9,19,26]. Objective 1 is the SAD multiplying the corresponding weight taken from the observed flow at the corresponding time, which will increase large flow influence on the parameter estimation, especially on the flood peak.…”

Section: Design Of Objective Functionmentioning

confidence: 99%

Multi-Objective Parameter Estimation of Improved Muskingum Model by Wolf Pack Algorithm and Its Application in Upper Hanjiang River, China

Bai

Wei

Yang

et al. 2018

Water

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In order to overcome the problems in the parameter estimation of the Muskingum model, this paper introduces a new swarm intelligence optimization algorithm—Wolf Pack Algorithm (WPA). A new multi-objective function is designed by considering the weighted sum of absolute difference (SAD) and determination coefficient of the flood process. The WPA, its solving steps of calibration, and the model parameters are designed emphatically based on the basic principle of the algorithm. The performance of this algorithm is compared to the Trial Algorithm (TA) and Particle Swarm Optimization (PSO). Results of the application of these approaches with actual data from the downstream of Ankang River in Hanjiang River indicate that the WPA has a higher precision than other techniques and, thus, the WPA is an efficient alternative technique to estimate the parameters of the Muskingum model. The research results provide a new method for the parameter estimation of the Muskingum model, which is of great practical significance to improving the accuracy of river channel flood routing.

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Early fault feature extraction of bearings based on Teager energy operator and optimal VMD

Zhou

et al. 2019

ISA Transactions

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“In-Process Type” Dynamic Muskingum Model Parameter Estimation Method

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Estimación Del Tránsito De Avenidas Empleando El Método De Muskingum en La Estación El Tambo De La Cuenca Chicama, Perú

Estimación Del Tránsito De Avenidas Empleando El Método De Muskingum en La Estación El Tambo De La Cuenca Chicama, Perú

Multi-Objective Parameter Estimation of Improved Muskingum Model by Wolf Pack Algorithm and Its Application in Upper Hanjiang River, China

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