基于GBRT回归树的泥沙粒径对盐度测量影响的分析方法

本发明属于海水盐度测量，具体涉及一种基于gbrt回归树的泥沙粒径对盐度测量影响的分析方法。

背景技术：

1、盐度是海洋学的最基本参数。海洋中许多现象与盐度分布和变化密切相关，而盐度资料对海洋理论研究、科学实验和工程实践都有重要意义。

2、硝酸银滴定法是唯一实际测定海水中溶盐真实克数的方法，然而其耗时过长、操作复杂。比重法、折射法和声学法等方法的盐度测量精度不高，无法满足现代海洋测量的需求。卫星遥感法可快速获取大面积或全球同步连续的海洋表面盐度，主要应用于全球水循环和大洋环流等领域。电导率测盐度具有操作简单、测量速度快、精确度高等优点，是目前海洋盐度观测常用的方法。基于电导率的1978实用盐标更是广泛应用于海洋调查以及河口海岸的盐度测量中。1978实用盐标的标准海水取自北大西洋深海，故实用盐度在定义时没有考虑悬沙的影响。不考虑黏土矿物、有机质等因素，悬沙自身对盐度测量的影响包括悬沙浓度与悬沙粒径。

技术实现思路

1、本发明提供了一种基于gbrt回归树的泥沙粒径对盐度测量影响的分析方法解决上述提到的技术问题，具体采用如下的技术方案：

2、一种基于gbrt回归树的泥沙粒径对盐度测量影响的分析方法，包含：

3、s1：制备泥沙样品，所述泥沙样品包含若干不同粒径区间的沙样组；

4、s2：确认最小方程数nmax；

5、s3：根据所述最小方程数nmax对若干所述沙样组进行处理得到对应数量的新沙样组；

6、s4：对每个所述新沙样组进行粒径分析和盐度检测；

7、s5：通过粒径分析结果和盐度检测数据训练基于gbrt回归树的细颗粒泥沙群组影响分析模型得到估计函数。

8、进一步地，所述步骤s1包含：

9、s11：采集原始沙样及进行预处理；

10、s12：通过智能水析装置对预处理后的沙样进行提取得到粒径区间为0～10μm、0～10μm、10～20μm、20～30μm、30～40μm、40～50μm、50～60μm、60～70μm的七组悬浊液，并通过烘干、捣碎制备所述沙样组，记为sed1、sed2、sed3、sed4、sed5、sed6、sed7。

11、进一步地，在所述步骤s12中，通过智能水析装置对预处理后的沙样进行提取。

12、所述智能水析装置包含：

13、容器，所述容器上部开口，所述容器一侧间隔设有七道缝隙，所述缝隙上下两侧设置有密封条，所述容器另一侧还间隔设有七个排放孔，每个所述排放孔均连接一个排放管，每个所述排放管上设置一个抽吸泵和阀门；

14、七个隔板，分别插入七道所述缝隙内将所述容器分割为若干隔离空间，若干空间的高度满足h21:h22:h23:h24:h25:h26:h27＝1:4:9:16:25:36:49，每个所述排放孔连通至一个对应的所述隔离空间，所述隔板包含板体和连接至板体一端的拉手；

15、拉动组件，连接至所述隔板的把手，所述拖动组件设有电机，并通过所述电机驱动所述隔板；

16、控制单元，连接至所述电机和所述抽吸泵。

17、进一步地，所述密封条和所述拉手内均嵌设磁铁。

18、进一步地，每个所述隔板的板体的侧部对应位置设有圆弧形缺口；

19、所述智能水析装置包含：

20、超声波振动棒，依次穿过每个所述缺口以插入所述容器内。

21、进一步地，所述步骤s2包含：

22、s21：将最小粒径区间的所述沙样组和最大粒径区间的所述沙洋组混合得到混合沙样组；

23、s22：利用激光粒度仪分析所述混合沙样组的粒径分布数据，所述粒径分布数据包含不同有效粒径组对应的百分比含量，并将混合沙样组的有效粒径组数作为所述最小方程数nmax。

24、进一步地，所述步骤s4包含：

25、s41：通过激光粒度仪分析每个所述新沙样组的粒径分布数据，所述粒径分布数据包含不同有效粒径组对应的百分比含量；

26、s42：通过盐度测量装置测量每个所述新沙样组的盐度。

27、进一步地，所述步骤s5包含：

28、s51：构建包含nmax个方程组的回归模型，

29、

30、其中，xn,1、xn,2、…、xn,nmax为不同有效粒径组对应的百分比含量，c1、c2、…、cnmax为不同有效粒径组对盐度的影响系数，y1、y2、…、ynmax为测量盐度值；

31、s52：采用gbrt回归树算法计算影响系数。

32、进一步地，所述步骤s52包含：

33、步骤s521：给定训练样本集，

34、

35、输出估计函数f(xn,i)；

36、步骤s522：定义线性回归方程：

37、f(x)＝cx+b

38、其中，x＝(xn,1,xn,2,l,xn,nmax)l，l为n维单位列向量，c为不同有效粒径组对盐度的影响系数，b为常数；

39、步骤s523：找寻最优超平面，此时的优化目标函数为：

40、

41、s.t.y-xc-bi＝ξ

42、构造lagrange函数：

43、

44、其中，γ、ξ、α、i为向量机模型设置的辅助变量，无实际物理意义；

45、步骤s524：对lagrange函数分别求c，b，ξ，α的偏导，并令其为0，即可得到最小二乘支持向量机的估计函，

46、

47、进一步地，所述基于gbrt回归树的泥沙粒径对盐度测量影响的分析方法还包含：

48、测量待分析泥沙的粒径分布及百分比含量后带入所述估计函数得到在细颗粒泥沙影响下的测量盐度。

49、本发明的有益之处在于所提供的基于gbrt回归树的泥沙粒径对盐度测量影响的分析方法，通过智能算法解决细化泥沙粒径对基于电导率盐度测量的影响。

50、本发明的有益之处在于所提供的基于gbrt回归树的泥沙粒径对盐度测量影响的分析方法，采用的智能水析装置，通过控制沉降时间，实现隔板移动、悬浊液抽吸自动操作，提高试验沙样制备效率。同时通过超声波振动棒，有利于分散细颗粒泥沙絮团，提高泥沙水析的精度。

技术特征：

1.一种基于gbrt回归树的泥沙粒径对盐度测量影响的分析方法，其特征在于，包含：

2.根据权利要求1所述的基于gbrt回归树的泥沙粒径对盐度测量影响的分析方法，其特征在于，

3.根据权利要求2所述的基于gbrt回归树的泥沙粒径对盐度测量影响的分析方法，其特征在于，

4.根据权利要求3所述的基于gbrt回归树的泥沙粒径对盐度测量影响的分析方法，其特征

5.根据权利要求3所述的基于gbrt回归树的泥沙粒径对盐度测量影响的分析方法，其特征在于，

6.根据权利要求1所述的基于gbrt回归树的泥沙粒径对盐度测量影响的分析方法，其特征在于，

7.根据权利要求1所述的基于gbrt回归树的泥沙粒径对盐度测量影响的分析方法，其特征在于，

8.根据权利要求7所述的基于gbrt回归树的泥沙粒径对盐度测量影响的分析方法，其特征在于，

9.根据权利要求8所述的基于gbrt回归树的泥沙粒径对盐度测量影响的分析方法，其特征在于，

10.根据权利要求1所述的基于gbrt回归树的泥沙粒径对盐度测量影响的分析方法，其特征在于，

技术总结
本发明公开了一种基于GBRT回归树的泥沙粒径对盐度测量影响的分析方法，包含：制备泥沙样品，泥沙样品包含若干不同粒径区间的沙样组；确认最小方程数；根据最小方程数对若干沙样组进行处理得到对应数量的新沙样组；对每个新沙样组进行粒径分析和盐度检测；通过粒径分析结果和盐度检测数据训练基于GBRT回归树的细颗粒泥沙群组影响分析模型得到估计函数。本发明提供的基于GBRT回归树的泥沙粒径对盐度测量影响的分析方法，通过智能算法解决细化泥沙粒径对基于电导率盐度测量的影响。

技术研发人员：焦建格,黄森军,黄赛花,聂会,刘鹏
受保护的技术使用者：中国计量大学
技术研发日：
技术公布日：2024/1/16