陡河水库入库洪水预报

发布时间：2017-10-22 16:07

  本文关键词：陡河水库入库洪水预报

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【摘要】：入库洪水预报是水库防洪调度的基础,洪水预报的报期长短及预报的准确性和可靠性,对水库的防洪调度实现防洪减灾和洪水资源化具有重要影响。目前通常的洪水预报方法是,首先根据流域的自然地理状况和观测或调查、考证到的历史洪水信息及相应于该洪水发生时的水情、雨情、自然地理等信息,通过建立洪水与相关水、雨情信息关系或率定洪水预报模型的参数,实现产流量预报,即预报次洪量;然后,同样是依据历史洪水信息及相应于该洪水发生时的水情、雨情、自然地理等信息,分析计算流域单位线,进行流域汇流计算,以推求洪水过程线,从而达到洪水预报的目的。由于所研究的陡河水库流域很小,历史洪水等资料不足,无法采用通常的洪水预报方法进行陡河水库入库预报计算。根据所掌握资料条件,本文建立了基于现代数据挖掘技术的陡河水库的洪水预报模型。通过实际算例表明,本模型计算简便实用、具有一定精度。主要工作如下:(1)对陡河水库流域的历史洪水、降雨及相应的流域自然地理等资料进行分析整理和三性审查;(2)应用遗传程序建立了陡河水库入库洪水的P-Pa-R关系模型;(3)应用BP神经网络,建立了流域降雨-前期影响雨量-洪峰流量的预报模型,为了克服传统BP神经网络初始化时容易陷入局部最优值的缺点,引入模拟退火算法和遗传算法对模型进行参数优化率定,并取得较好的效果;(4)对不同算法的洪水预报精度进行了评定和对比分析。
【关键词】：洪水 洪峰流量 典型洪水 遗传程序 BP神经网络
【学位授予单位】：华北水利水电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TV697.13
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 1 绪论8-14
• 1.1 研究背景及意义8-9
• 1.2 国内外研究现状9-12
• 1.2.1 国内外洪水预报研究现状9-10
• 1.2.2 洪水预报模型的发展趋势10-12
• 1.3 研究内容及技术路线12-14
• 1.3.1 研究内容12-13
• 1.3.2 技术路线13-14
• 2 流域及水文资料基本情况14-20
• 2.1 流域概况14-16
• 2.1.1 河流特征14
• 2.1.2 地形地貌14-15
• 2.1.3 水文气象15
• 2.1.4 流域内人类活动及上游水利工程情况15
• 2.1.5 防洪现状15-16
• 2.2 水文资料基本情况及整理16-20
• 3 基于遗传程序的洪水预报20-32
• 3.1 遗传程序20-25
• 3.1.1 遗传程序设计的步骤20-22
• 3.1.2 基于遗传程序设计的径流预报模型22-23
• 3.1.3 应用实例23-25
• 3.2 应用典型洪水预报入库洪水过程25-31
• 3.2.1 组合预报的方法25-26
• 3.2.2 实例应用26-31
• 3.3 本章小结31-32
• 4 基于神经网络的洪水预报32-46
• 4.1 人工神经网络概述32-34
• 4.1.1 发展历程32-33
• 4.1.2 人工神经元模型33-34
• 4.2 BP神经网络模型原理34-37
• 4.2.1 BP神经网络计算35-37
• 4.3 基于模拟退火算法的BP神经网络预报模型37-41
• 4.3.1 模拟退火算法的原理37
• 4.3.2 模拟退火算法的基本方法37-38
• 4.3.3 基于模拟退火算法的BP神经网络38-39
• 4.3.4 实例应用39-41
• 4.4 基于遗传算法的BP神经网络预报模型41-44
• 4.4.1 遗传算法要素41-42
• 4.4.2 遗传BP神经网络实现42-43
• 4.4.3 应用实例43-44
• 4.5 本章小结44-46
• 5 预报模型对比优选46-52
• 5.1 模型性能评价指标46-47
• 5.1.1 误差指标46
• 5.1.2 预报精度评定46-47
• 5.2 模型评价对比47-50
• 5.2.1 预测径流评价47-48
• 5.2.2 预测洪峰模型评价48-50
• 5.3 预报方案的选择50
• 5.4 本章小结50-52
• 6 结论与展望52-54
• 6.1 结论52
• 6.2 展望52-54
• 攻读学位期间参加的科研项目及发表的学术论文54-56
• 致谢56-58
• 参考文献58-60

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本文编号：1079072