基于集对分析的马尔可夫链入库流量分布特征动态分析

发布时间：2019-03-02 14:51

【摘要】：不确定性问题具有随时间动态变化,且具有多样性、变异性和复杂性及不精确性。其中许多不确定性问题呈现某种趋势的非平稳随机过程,即具有将来与过去无关的特性,而对这类问题的预测研究采用基于集对分析的马尔可夫链的动态预测模型。根据小浪底水库1919年~1974年的入库流量资料,应用有序样品聚类原理将入库流量分成枯水、偏枯、中水、偏丰、丰水5种等级区间;以各滞时步长马尔可夫链的集对权重,预测1973年~1974年的入库流量,将其所在状态区间与实测值进行对比。结果表明,基于集对分析的马尔可夫链模型对小浪底水库入库流量预测精度较高。
[Abstract]:Uncertainty problems have dynamic changes over time, and have diversity, variability, complexity and imprecision. Many of these uncertain problems show a certain trend of non-stationary stochastic processes, that is, the future independent of the characteristics of the past, and the prediction of such problems based on the Markov chain dynamic prediction model based on set pair analysis. According to the discharge data of Xiaolangdi Reservoir from 1919 to 1974, the inflow discharge was divided into five grades: low water, moderate water, abundant water and abundant water by using ordered sample clustering principle. Based on the set-pair weight of Markov chain with each delay step size, the input flow from 1973 to 1974 is predicted, and its state interval is compared with the measured value. The results show that the Markov chain model based on set pair analysis has high accuracy in predicting the inflow discharge of Xiaolangdi Reservoir.
【作者单位】： 太原理工大学水利科学与工程学院;
【基金】：山西省科技攻关基金资助项目(20140313023-4)
【分类号】：TV697.21

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本文编号：2433154