基于组合预测模型的汾河上游径流预报研究
发布时间：2021-05-17 10:40
预测汾河上游径流量在水资源规划管理、统筹布置、汾河水库调度、防洪抗灾等方面具有重要实际意义。径流的形成受人类活动、气候变化、降雨、下垫面等因素的影响,是一个高度复杂、弱相依的非线性动力系统。月径流序列具有随机性、复杂性特征,探寻精度高的月径流模型是径流预测的难点与重点。选取汾河上游上静游站、汾河水库站、寨上站、兰村站1958-2000年共43年月径流资料为研究对象,以1958-1995年共38年月径流序列为训练样本,以1996-2000年共5年月径流序列为预测样本。研究的主要内容和结果如下:（1）为了探寻汾河上游四个水文站月径流序列的特征,分别采用KPSS（Kwiatkowski,Phillips,Schmidt,Shin）法、非参数Daniel检验法、Yamamoto法分析月径流数据的平稳性、趋势变化、突变点。结果显示,汾河上游四个水文站月径流序列为非平稳、呈下降趋势;上静游站在1964年12月,1965年1月,2月,1972年1月,1973年1月,2月,3月发生了突变;汾河水库站在1971年11月,12月,1972年1月,2月,1973年2月,3月发生了突变;寨上站在1971年11...
【文章来源】：太原理工大学山西省 211工程院校
【文章页数】：97 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
1.1 研究目的和意义
1.2 径流时间序列预测进展
1.3 存在问题及发展趋势
1.4 主要研究内容
1.5 研究的技术路线图
第二章 汾河流域概况
2.1 流域自然地理条件
2.2 水文气象概况
2.2.1 气候概况
2.2.2 降雨
2.3 水文站分布
2.4 水利工程概况
2.5 开发与利用
第三章 基本资料分析
3.1 径流资料的“三性审查”
3.2 月径流时间序列基本资料分析
3.3 月径流时间序列特性分析
3.3.1 径流年内变化特性分析
3.3.2 径流年际变化特性分析
3.3.3 月径流变化的趋势性
3.3.4 二次滑动平均趋势预测
3.3.5 月径流变化的突变分析
3.3.6 月径流变化的平稳性分析
3.4 本章小结
第四章 互补的集合经验模态分解
4.1 方法介绍
4.1.1 经验模态分解
4.1.2 互补的集合经验模态分解
4.2 实例分析
4.3 本章小结
第五章 不同建模过程的CEEMD-GRNN的月径流预测
5.1 GRNN
5.2 误差指标
5.3 CEEMD与GRNN的建模过程
5.3.1 模型一：高频分量去除法
5.3.2 模型二：线性系数相加法
5.3.3 模型三：高频分量去除加线性系数相加法
5.3.4 模型四：所有分量相加
5.4 实例分析
5.5 本章小结
第六章 不同尺度下基于CEEMD-GRNN-Elman神经网络的月径流预测
6.1 Elman神经网络
6.2 建模过程
6.2.1 基于CEEMD与神经网络预测模型建模过程
6.2.2 基于EMD的组合预测模型建模过程
6.3 实例分析
6.4 本章小结
第七章 去除高频分量的CEEMD-均值生成函数的月径流预测
7.1 均生函数
7.2 去除高频分量的CEEMD与均生函数的建模过程
7.3 实例分析
7.4 本章小结
第八章 汾河上游月径流预测模型对比分析
8.1 多种模型对比分析
8.2 本章小结
第九章 结论与展望
9.1 主要结论
9.2 展望
参考文献
致谢
攻读硕士学位期间发表的论文及参与的主要科研项目
一、学术论文
二、主要科研项目
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于CEEMD和相关性函数特性的爆破震动信号滤波方法研究[J]. 张亮,孙新建,占其兵. 水利水电技术. 2017(06)
[2]基于EEMD-GRNN的降水量预测分析[J]. 胡虎,杨侃,朱大伟,沈雪娇,田兆伟. 水电能源科学. 2017(04)
[3]SSA分解预校正模型在辽宁西部水库年径流预测中的应用研究[J]. 祖佳. 吉林水利. 2017(04)
[4]EEMD、CEEMD算法与SVM在SST时间序列研究中的应用[J]. 李其杰,李嘉康,赵颖,廖洪林. 数学的实践与认识. 2017(07)
[5]基于改进奇异谱分解的形态学解调方法及其在滚动轴承故障诊断中的应用[J]. 鄢小安,贾民平. 机械工程学报. 2017(07)
[6]面向EMD分解的径流分量重构方法对比研究[J]. 张洪波,余荧皓,孙文博,曹巍. 南水北调与水利科技. 2017(01)
[7]一种结合互补集合经验模态分解和小波核极限学习机的短期电力负荷预测模型[J]. 郭瑞,樊亚敏,潘玉民. 计算机应用与软件. 2016(12)
[8]基于CEEMD-PSR-FOA-LSSVM的短期风电功率预测[J]. 田丽,凤志民,刘世林. 可再生能源. 2016(11)
[9]基于EEMD和人工蜂群算法的黄水沟年径流预测[J]. 王汉中. 云南水力发电. 2016(05)
[10]基于均生函数的大坝水位安全预测[J]. 杨帆,田振凯. 中国安全生产科学技术. 2016(09)
博士论文
[1]水库中长期径流预报及兴利调度方式研究[D]. 朱永英.大连理工大学 2008
硕士论文
[1]基于Copula的汾河上游水文干旱频率的多时间尺度分析[D]. 任璐.太原理工大学 2016
[2]基于小波变换的LSSVM月径流预报研究[D]. 吴琼.新疆大学 2015
[3]稳定塘工艺处理农村生活污水的模拟试验研究[D]. 韩雪.东北农业大学 2011
[4]基于小波分析的径流中长期预报模型研究[D]. 郭慧芳.郑州大学 2007
[5]和田河流域水资源保护规划研究[D]. 郑仰奇.西安理工大学 2005
本文编号：3191618
【文章来源】：太原理工大学山西省 211工程院校
【文章页数】：97 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
1.1 研究目的和意义
1.2 径流时间序列预测进展
1.3 存在问题及发展趋势
1.4 主要研究内容
1.5 研究的技术路线图
第二章 汾河流域概况
2.1 流域自然地理条件
2.2 水文气象概况
2.2.1 气候概况
2.2.2 降雨
2.3 水文站分布
2.4 水利工程概况
2.5 开发与利用
第三章 基本资料分析
3.1 径流资料的“三性审查”
3.2 月径流时间序列基本资料分析
3.3 月径流时间序列特性分析
3.3.1 径流年内变化特性分析
3.3.2 径流年际变化特性分析
3.3.3 月径流变化的趋势性
3.3.4 二次滑动平均趋势预测
3.3.5 月径流变化的突变分析
3.3.6 月径流变化的平稳性分析
3.4 本章小结
第四章 互补的集合经验模态分解
4.1 方法介绍
4.1.1 经验模态分解
4.1.2 互补的集合经验模态分解
4.2 实例分析
4.3 本章小结
第五章 不同建模过程的CEEMD-GRNN的月径流预测
5.1 GRNN
5.2 误差指标
5.3 CEEMD与GRNN的建模过程
5.3.1 模型一：高频分量去除法
5.3.2 模型二：线性系数相加法
5.3.3 模型三：高频分量去除加线性系数相加法
5.3.4 模型四：所有分量相加
5.4 实例分析
5.5 本章小结
第六章 不同尺度下基于CEEMD-GRNN-Elman神经网络的月径流预测
6.1 Elman神经网络
6.2 建模过程
6.2.1 基于CEEMD与神经网络预测模型建模过程
6.2.2 基于EMD的组合预测模型建模过程
6.3 实例分析
6.4 本章小结
第七章 去除高频分量的CEEMD-均值生成函数的月径流预测
7.1 均生函数
7.2 去除高频分量的CEEMD与均生函数的建模过程
7.3 实例分析
7.4 本章小结
第八章 汾河上游月径流预测模型对比分析
8.1 多种模型对比分析
8.2 本章小结
第九章 结论与展望
9.1 主要结论
9.2 展望
参考文献
致谢
攻读硕士学位期间发表的论文及参与的主要科研项目
一、学术论文
二、主要科研项目
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于CEEMD和相关性函数特性的爆破震动信号滤波方法研究[J]. 张亮,孙新建,占其兵. 水利水电技术. 2017(06)
[2]基于EEMD-GRNN的降水量预测分析[J]. 胡虎,杨侃,朱大伟,沈雪娇,田兆伟. 水电能源科学. 2017(04)
[3]SSA分解预校正模型在辽宁西部水库年径流预测中的应用研究[J]. 祖佳. 吉林水利. 2017(04)
[4]EEMD、CEEMD算法与SVM在SST时间序列研究中的应用[J]. 李其杰,李嘉康,赵颖,廖洪林. 数学的实践与认识. 2017(07)
[5]基于改进奇异谱分解的形态学解调方法及其在滚动轴承故障诊断中的应用[J]. 鄢小安,贾民平. 机械工程学报. 2017(07)
[6]面向EMD分解的径流分量重构方法对比研究[J]. 张洪波,余荧皓,孙文博,曹巍. 南水北调与水利科技. 2017(01)
[7]一种结合互补集合经验模态分解和小波核极限学习机的短期电力负荷预测模型[J]. 郭瑞,樊亚敏,潘玉民. 计算机应用与软件. 2016(12)
[8]基于CEEMD-PSR-FOA-LSSVM的短期风电功率预测[J]. 田丽,凤志民,刘世林. 可再生能源. 2016(11)
[9]基于EEMD和人工蜂群算法的黄水沟年径流预测[J]. 王汉中. 云南水力发电. 2016(05)
[10]基于均生函数的大坝水位安全预测[J]. 杨帆,田振凯. 中国安全生产科学技术. 2016(09)
博士论文
[1]水库中长期径流预报及兴利调度方式研究[D]. 朱永英.大连理工大学 2008
硕士论文
[1]基于Copula的汾河上游水文干旱频率的多时间尺度分析[D]. 任璐.太原理工大学 2016
[2]基于小波变换的LSSVM月径流预报研究[D]. 吴琼.新疆大学 2015
[3]稳定塘工艺处理农村生活污水的模拟试验研究[D]. 韩雪.东北农业大学 2011
[4]基于小波分析的径流中长期预报模型研究[D]. 郭慧芳.郑州大学 2007
[5]和田河流域水资源保护规划研究[D]. 郑仰奇.西安理工大学 2005
本文编号：3191618
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/shuiwenshuili/3191618.html
