基于神经网络的贺江流域贺州站洪水预报研究与应用
发布时间：2022-01-02 20:18
近年来,贺江流域因生产建设已经发生了变化,而水文部门对贺江流域贺州站近三年的洪水预报结果都不够准确,作者结合贺州市防汛抗旱指挥部办公室的实际业务工作,本着科学求实的原则,提出《基于神经网络的贺江流域贺州站洪水预报研究与应用》这一课题,独立进行课题研究。首先,本文对贺州站洪水预报这一业务需求进行维度建模并完成数据准备工作,建立数据仓库;然后,按照软件工程开发方法中的原型法思想并通过神经网络的分析逐步完善设计预报方案,得出较为满意的方案,并对方案进行精度评定和检验;最后,得出一套预见期为6小时、预报精度为丙级的实时洪水预报方案。本课题的研究关键在于设计针对贺江流域贺州站的科学合理的数据仓库,以及设计出有价值的洪水预报方案,使得经过神经网络的分析和实际数据的检验,能以较为正确的方向进行摸索性的研究。建立以洪水预报为主题的数据仓库并将数据挖掘和神经网络应用于贺州站洪水预报,是广西防汛在洪水预报领域的新突破,后期将会不断优化改进并将其运用到贺江流域其他水文站点,争取有更大的作为。
【文章来源】：广西大学广西壮族自治区 211工程院校
【文章页数】：75 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 研究现状
1.2.1 洪水预报的研究现状
1.2.2 数据挖掘的研究现状
1.2.3 神经网络的研究现状
1.2.4 三者结合
1.3 研究目的
1.4 主要研究内容
1.5 本文组织结构
第二章 建立数据仓库
2.1 贺江流域及其相关基本情况
2.1.1 贺江流域基本情况
2.1.2 贺州市城区基本情况
2.1.3 龟石水库基本情况
2.1.4 夏岛水电站基本情况
2.1.5 贺州市山洪灾害监测预警平台
2.2 数据仓库及其相关内容介绍
2.2.1 数据仓库
2.2.2 维度建模
2.2.3 数据准备
2.3 维度建模
2.3.1 设计方案一
2.3.2 设计方案二
2.3.3 设计方案三
2.4 数据准备
2.4.1 数据来源说明
2.4.2 数据获取
2.4.3 数据清理
2.4.4 数据质量校核
2.4.5 数据整合
第三章 基于神经网络的贺江流域贺州站洪水预报方案建立
3.1 概述
3.1.1 洪水预报
3.1.2 多层前馈神经网络
3.1.3 数据挖掘工具JMP
3.2 设计洪水预报方案
3.2.1 洪水预报方案一
3.2.2 洪水预报方案二
3.2.3 洪水预报方案三
3.2.4 洪水预报方案四
3.2.5 洪水预报方案五
3.2.6 洪水预报方案六
3.2.7 方案对比及选取
3.3 精度评定和检验
3.3.1 精度评定
3.3.2 精度检验
3.3.3 分析精度评定和检验的结果
3.4 优化改进及应用
第四章 总结与展望
4.1 主要工作及创新
4.2 下一步研究工作
附录
参考文献
致谢
攻读学位期间发表的学术论文
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于数据挖掘技术的感染性腹泻的中医证候要素研究[J]. 王一战,刘宏伟,韩经丹,苏芮,范吉平. 中华中医药杂志. 2016(09)
[2]恭城河“2015.5”暴雨洪水分析[J]. 吴树诚. 广西水利水电. 2016(02)
[3]上游水库调蓄对桂林水文站洪水预报的影响分析[J]. 刘文丽. 广西水利水电. 2016(02)
[4]ν-支持向量机洪水预报模型研究[J]. 但灵芝,王建群,陈理想,陈红红. 水文. 2016(02)
[5]降雨径流型洪水预报方法实例分析[J]. 杨婧. 科技创新与应用. 2016(07)
[6]BP神经网络在感潮河段水动力洪水预报中的应用[J]. 王炎,王船海,王妮,陈景波,许强. 水力发电. 2016(02)
[7]流域降雨径流预报中土壤含水量计算分析[J]. 巩轶欧,刘桂桂,田长涛. 科技创新与应用. 2016(02)
[8]场次洪水径流分割方法实例分析[J]. 巩轶欧,刘桂桂,田长涛. 科技创新与应用. 2016(01)
[9]汤旺河伊新站洪水预报方法经验分析[J]. 孙卓,魏艳凤. 黑龙江水利科技. 2015(08)
[10]大西山水库洪水预报技术[J]. 王志刚. 东北水利水电. 2015(08)
博士论文
[1]海洋环境数据仓库与数据挖掘应用研究[D]. 孙剑.中国海洋大学 2011
硕士论文
[1]大沽夹河流域洪水预报研究[D]. 李莹芹.大连理工大学 2015
[2]商业银行数据仓库系统设计与实现[D]. 李海波.大连理工大学 2015
[3]基于数据清洗方法的河道水位预测研究[D]. 刘俊辉.昆明理工大学 2015
[4]淘宝网数据平台数据仓库建设[D]. 陈新明.大连理工大学 2013
[5]钦江流域洪水预报预警系统研究[D]. 蒙正杰.广西大学 2012
[6]基于聚类分析的洪水预报研究[D]. 褚贵庆.浙江大学 2010
[7]西江中下游洪水预报系统研究[D]. 孙龙.河海大学 2007
本文编号：3564826
【文章来源】：广西大学广西壮族自治区 211工程院校
【文章页数】：75 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 研究现状
1.2.1 洪水预报的研究现状
1.2.2 数据挖掘的研究现状
1.2.3 神经网络的研究现状
1.2.4 三者结合
1.3 研究目的
1.4 主要研究内容
1.5 本文组织结构
第二章 建立数据仓库
2.1 贺江流域及其相关基本情况
2.1.1 贺江流域基本情况
2.1.2 贺州市城区基本情况
2.1.3 龟石水库基本情况
2.1.4 夏岛水电站基本情况
2.1.5 贺州市山洪灾害监测预警平台
2.2 数据仓库及其相关内容介绍
2.2.1 数据仓库
2.2.2 维度建模
2.2.3 数据准备
2.3 维度建模
2.3.1 设计方案一
2.3.2 设计方案二
2.3.3 设计方案三
2.4 数据准备
2.4.1 数据来源说明
2.4.2 数据获取
2.4.3 数据清理
2.4.4 数据质量校核
2.4.5 数据整合
第三章 基于神经网络的贺江流域贺州站洪水预报方案建立
3.1 概述
3.1.1 洪水预报
3.1.2 多层前馈神经网络
3.1.3 数据挖掘工具JMP
3.2 设计洪水预报方案
3.2.1 洪水预报方案一
3.2.2 洪水预报方案二
3.2.3 洪水预报方案三
3.2.4 洪水预报方案四
3.2.5 洪水预报方案五
3.2.6 洪水预报方案六
3.2.7 方案对比及选取
3.3 精度评定和检验
3.3.1 精度评定
3.3.2 精度检验
3.3.3 分析精度评定和检验的结果
3.4 优化改进及应用
第四章 总结与展望
4.1 主要工作及创新
4.2 下一步研究工作
附录
参考文献
致谢
攻读学位期间发表的学术论文
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于数据挖掘技术的感染性腹泻的中医证候要素研究[J]. 王一战,刘宏伟,韩经丹,苏芮,范吉平. 中华中医药杂志. 2016(09)
[2]恭城河“2015.5”暴雨洪水分析[J]. 吴树诚. 广西水利水电. 2016(02)
[3]上游水库调蓄对桂林水文站洪水预报的影响分析[J]. 刘文丽. 广西水利水电. 2016(02)
[4]ν-支持向量机洪水预报模型研究[J]. 但灵芝,王建群,陈理想,陈红红. 水文. 2016(02)
[5]降雨径流型洪水预报方法实例分析[J]. 杨婧. 科技创新与应用. 2016(07)
[6]BP神经网络在感潮河段水动力洪水预报中的应用[J]. 王炎,王船海,王妮,陈景波,许强. 水力发电. 2016(02)
[7]流域降雨径流预报中土壤含水量计算分析[J]. 巩轶欧,刘桂桂,田长涛. 科技创新与应用. 2016(02)
[8]场次洪水径流分割方法实例分析[J]. 巩轶欧,刘桂桂,田长涛. 科技创新与应用. 2016(01)
[9]汤旺河伊新站洪水预报方法经验分析[J]. 孙卓,魏艳凤. 黑龙江水利科技. 2015(08)
[10]大西山水库洪水预报技术[J]. 王志刚. 东北水利水电. 2015(08)
博士论文
[1]海洋环境数据仓库与数据挖掘应用研究[D]. 孙剑.中国海洋大学 2011
硕士论文
[1]大沽夹河流域洪水预报研究[D]. 李莹芹.大连理工大学 2015
[2]商业银行数据仓库系统设计与实现[D]. 李海波.大连理工大学 2015
[3]基于数据清洗方法的河道水位预测研究[D]. 刘俊辉.昆明理工大学 2015
[4]淘宝网数据平台数据仓库建设[D]. 陈新明.大连理工大学 2013
[5]钦江流域洪水预报预警系统研究[D]. 蒙正杰.广西大学 2012
[6]基于聚类分析的洪水预报研究[D]. 褚贵庆.浙江大学 2010
[7]西江中下游洪水预报系统研究[D]. 孙龙.河海大学 2007
本文编号：3564826
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