基于K均值聚类分析的流域洪水实时分类修正

发布时间：2017-10-16 19:25

  本文关键词：基于K均值聚类分析的流域洪水实时分类修正

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【摘要】：针对传统的流域实时洪水预报通过率定一组水文模型参数来寻求一个流域径流形成的一般性或平均化规律的方法在特殊情况下误差较大,以及在实时洪水预报误差修正中历史信息未得到充分利用的问题,利用洪水的相似性扩大实时修正信息量,结合K均值聚类分析方法,提出了洪水实时分类误差修正方法。并在沿渡河流域用30场洪水进行分类参数率定,采用分类修正的方法对4场洪水进行实时修正,分析结果表明:实时分类修正方法能大幅提高预报精度尤其是洪峰流量的预报精度。
【作者单位】： 云南省水利水电勘测设计研究院;云南农业大学建筑工程学院;
【关键词】： 实时洪水预报 误差 相似性 分类误差修正
【基金】：国家水体污染控制与治理科技重大专项(2013ZX07102-006) 云南省技术创新人才计划(2011CI092)
【分类号】：TV122
【正文快照】： 随着社会经济的不断发展,及时准确的实时洪水预报对确保水库安全,有效减轻下游洪水威胁和灾害,实现整个流域的防洪安全有重要的现实意义。但是由于观测资料误差、流域水文规律变化、流域水文模型简化等问题,使得实时洪水预报系统存在着较多的误差[1-3]。传统的洪水预报误差修

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本文编号：1044481