清河水库中长期水文预报方法研究及系统开发

发布时间：2020-06-09 07:48

【摘要】：中长期水文预报具有较长的预见期,可以与短期水文预报和超长期水文预报相结合,使人们在解决防洪与抗旱、蓄水与弃水以及各用水部门之间矛盾时,能够及早采取措施进行统筹安排,以获取最大的效益。本文针对清河水库原中长期水文预报方法简单,预报精度低,预报系统陈旧的情况,在充分收集清河水库水文数据资料,分析清河水库径流特征,研究多种现有水文预报方法的前提下,进行了相应研究。本文主要研究内容和相关结论如下：(1)提出以灰色系统和径向基神经网络结合的灰色径向基神经网络预报方法。选取非汛期各月径流量作为预报因子；通过计算预报因子之间的灰色关联度,从历史数据中选取出与所需预报年份前期水文情势相近类似的年份作为预报代表年份；用径向基神经网络构建出预报因子(非汛期各月径流量)与预报对象(夏汛期径流总量)之间的关系,进行夏汛期径流总量预报。(2)提出以线性回归方法、周期均值叠加方法和计算欧氏距离相结合的分层叠加预报方法。将夏汛期径流总量分为线性部分、周期部分和随机部分,对这三部分分别进行预报,再将各部分的预报结果进行叠加得到最终的夏汛期径流总量预报结果。该方法考虑了水文序列的确定性、周期性和随机性。(3)将概率密度应用到中长期水文预报中。用概率密度函数描述预报对象的取值范围,以及预报对象在各区间上取值的概率。将预报对象实际值与预报值之间的概率密度定义为概率密度误差,并作为评价预报结果的标准,概率密度误差与相对误差和绝对误差相比,更加客观地评价预报方法的优劣。通过对比本文两种预报方法预报结果的概率密度误差,灰色径向基神经网络预报方法更为适合清河水库。(4)以灰色径向基神经网络预报方法为基础,基于Visual Basic6.0软件和MatlabGUI工具开发出界面友好,功能实用,操作性强的中长期水文预报系统。
【学位授予单位】：沈阳农业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：P338

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本文编号：2704376