基于SSA-PPR模型的河流枯季径流量变化预测方法

发布时间：2021-11-28 20:08

　　河流枯季径流量的实时变化影响着对其预测结果的精确性,为得到准确的预测结果,提高预测效率,提出一种基于SSA-PPR模型的河流枯季径流量变化预测方法。采用SSA-PPR模型构建河流枯季径流量变化预测的大数据统计分析模型,采用量化统计特征分析方法实现对径流量动态变化特征的挖掘,得到变化统计特征量,并结合模糊信息挖掘和自适应学习得到河流枯季径流量变化的动态解析结果。根据解析结果进行流量变化的动态分类识别,完成对河流枯季径流量变化的准确预测。仿真结果表明,本文方法的预测结果准确性较高,自适应性较好,且预测效率较高,有效提高了预测过程的收敛性,对量化分析河流枯季径流量变化具有很好的指导意义。 

【文章来源】：计算机与现代化. 2020,(08)

【文章页数】：5 页

【部分图文】：

河流枯季径流量采样时域分布

河流枯季径流量变化预测指数分布

图2 河流枯季径流量变化预测指数分布分析图2得知，本文方法能有效实现对河流枯季径流量变化预测，其中测试样本与训练样本的拟合性较好，说明本文方法的预测收敛性较好。

【参考文献】：
期刊论文
[1]河流下开采岩层移动及地表变形预测研究[J]. 丁飞,付俊,周罕,唐绍辉,黄英华.  矿冶工程. 2019(05)
[2]大样本数据模型方法在中小河流流量测验中的应用[J]. 曹浩,汪成刚,李吉涛.  长江科学院院报. 2019(11)
[3]基于 CORDEX 数据集的碧流河流域径流预估[J]. 蔡文君,郐海威,祝雪萍,徐玉荣.  水利水电技术. 2019(09)
[4]低空遥感无人机影像反演河道流量[J]. 赵长森,潘旭,杨胜天,刘昌明,陈新,张含明,潘天力.  地理学报. 2019(07)
[5]基于随机漂移粒子群优化的随机森林预测模型及水文应用实例[J]. 崔东文,郭荣.  三峡大学学报(自然科学版). 2019(02)
[6]基于数据驱动模型的河流水温异变研究[J]. 唐雨佳,黄竞争,刘锋,蔡华阳.  水文. 2019(01)
[7]埕岛油田东南部馆上段河道砂体储层预测技术[J]. 武群虎,高喜龙,杨启浩,李琳艳,刘少斌.  特种油气藏. 2019(01)
[8]基于水循环神经网络模型的海堤渗压预测研究[J]. 蓝祝光,黄铭.  应用基础与工程科学学报. 2018(06)
[9]三峡水库对坝下河流水文情势影响研究[J]. 王鸿翔,陈鼎新,李越,查胡飞,郭文献.  水生态学杂志. 2018(05)
[10]河道数据对流溪河模型预报中小河流洪水的影响[J]. 覃建明,陈洋波,李明亮,王幻宇.  人民长江. 2018(12)



本文编号：3525067