基于马尔柯夫链入库径流预测状态划分法

发布时间：2018-10-21 10:01

【摘要】：目前河川径流、水库入库径流等情势预测广泛应用马尔柯夫链方法,并取得了很多研究成果,但多数研究侧重以各阶自相关系数为权重,进行加权预测,以期改进预测结果,对影响结果的其他原因缺乏探究.从马尔柯夫链方法中的变量的状态划分着手,分别采用了均值均方差法、保证率法、百分比法3种状态划分方法,探讨了不同状态划分方法对预测方法和预测结果的影响,建立了湖北高关水库年入库径流量的马尔柯夫链情势预测模型,研究表明常用的均值均方差径流状态划分方法并不适用于高关水库.建立的马尔柯夫链模型预测结果表明,预测效果较好.
[Abstract]:At present, the Markov chain method is widely used in the prediction of river runoff, reservoir runoff and so on, and a lot of research results have been obtained. However, most of the studies focus on weighted prediction with each order autocorrelation coefficient as the weight, in order to improve the prediction results. There is a lack of inquiry into other causes that affect the outcome. From the point of view of the state division of variables in Markov chain method, three state partitioning methods, mean variance method, guarantee rate method and percentage method, are adopted, respectively, and the effects of different state partition methods on prediction methods and prediction results are discussed. A Markov chain model for predicting the annual inflow runoff of Gaoguan Reservoir in Hubei Province is established. The results show that the commonly used mean square deviation runoff classification method is not suitable for Gaoguan Reservoir. The prediction results of Markov chain model show that the prediction effect is good.
【作者单位】： 武汉大学水利水电学院;武汉大学水资源安全保障湖北省协同创新中心;
【基金】：国家自然科学基金面上项目(编号:51279141;41571028)
【分类号】：TV121

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2284768