径流中长期组合预测模型的应用研究

发布时间：2020-04-08 22:01

【摘要】：中长期径流预测在确保人民群众的生命财产案例、工业和农业生产案例、水科设施及水资源开发利用等方面都有善举足轻重的作用。在实际的生产生活中对其精度和预见期的要求也相对较高。根据水文要素自身的变化规律来看,它具有长期变化的特点,且变化规律相当的复杂。目前,受客观认知水平以及科技发展层次的限制。许多中长期径流预测模型的预测精度以及预测的稳定性仍无法满足生产部门的实际应用要求。由大量的研究及实际应用表明。当前所存在的任何一种中长期径流预测模型都不可能适用于任一其他既定的流域,通过对流域特征和径流的特点以及模型适用性条件进行分析,然后进行径流中长期预测才会更具有实际意义。本文以张家山1932年《2001年的径流序列为研究对象。结合流域及径流特征。以单项预测模型为基础,分别分析了GM(1,1)模型、BP神经网络模型、小波分析模型、ARIMA模型的优缺点及适用条件,在此基础上,引入加权几何平均、加权算术平均、诱导有序信息集结算子理论建立了组合预测模型,设计并开发了基于综合集成平台的中长期径流预测系统,呈现系统的典型应用。主要的研究内容如下:(1)归纳分析中长期径流单项预测模型。从径流中长期预测模型入手。分别建立GM(1,1)模型、BP神经网络模型、小波分析模型、ARIMA模型,对各模型进行了基本理论,模型参数优化分析。为中长期径流组合预测模型的建立提供基础依据。(2)建立中长期径流组合预测模型。根据中长期径流单项预测模型所具有的特点,建立了组合预测模型,对组合预测方法有效性理论及可行性进行了分析,以各项权重系数的变化与否的组合预测模型构建为重点研究对象,建立了基于径流资料数据的中长期组合预测模型组。用均方根误差(R-RMSE),相对偏差(R-Bias)对模型的精度来进行检验。结果表明:中长期径流组合预测模型较中长期径流单项预测模型的预测精度和稳定性都有所提高。(3)实现径流中长期预测的实例应用。以张家山1932年到1999年的径流序列资料为应用对象的数据基础,对4种中长期径流单项预测模型和中长期径流组合预测模型展开分析。结果表明:组合预测模型的预测效果整体上优于单项预测模型,而变权的最优非负可变加权系数组合预测模型的预测结果又优于权重不变的组合预测模型的预测结果。(4)设计并开发了基于综合集成平台的中长期径流预测系统。从径流预测需求分析入手,根据系统设计原则,对系统的总体架构、功能及数据库进行设计,开发基于综合集成平台的中长期径流预测系统,系统可快捷地进行人机交互,参数修改,提高了径流预测的准确性和实时性。
【图文】：

模型流

图 2-1 GM(1,1)模型流程图Fig.2-1 GM(1,1) model flow chart号处理与分析领域中，在地学中，水文做是随时间有周期性变化的信号所以复杂的应用技术，特别是中长预见期的技术新方法的研究与探索从未停止。近的进步。充分反映系统在不同时间尺度估计。由于其数学的完美性和应用性的频率的局部化之间有着很好的平衡[21-2

流程图,神经网络模型,流程图,有监督学习

西安理工大学硕士学位论文( ，，，，；，，， ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ( ) ( ) × ( ) ( ) ；，，， )其中， ( ) (有监督学习，在给网络输入一个模式和它的值与正确输出值比较。如果他们之间的误修改权重使得下一次输出值的误差减小，直如下:
【学位授予单位】：西安理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：F224

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