基于马尔可夫链校正GM-BP模型的径流预测

为进一步提高中长期径流预报精度,以兰西水文站1959-2014年径流深数据为例,分别利用灰色模型和BP神经网络模型对径流深数据进行预测,采用马尔可夫链推求状态概率对预测结果校正,用最小二乘法对双模型校正结果进行耦合。模型所得组合校正预测结果通过平均相对误差、均方差和合格率进行统计描述,校正后的组合预测结果平均相对误差和均方差分别为12.72%和11.70,均要优于灰色模型和BP神经网络模型且90.91%的预报结果满足相对误差小于20%的控制条件。可见,耦合模型能有效规避单一模型已存在的缺点,基于马尔可夫链的修正结果可使预测精度进一步提升。因此,本研究提供的组合校正模型在一定程度上具有更好的拟合效果和预报精度,是一种具有实用价值的预测模型。     

基于对立统一定理的灌区旱情等级评价

农业旱灾是农业生产的重大威胁,对其进行准确有效地评价是有关部门进行农业抗旱减灾决策的关键.在总结分析目前评价方法的基础上,提出了基于对立统一定理的灌区旱情等级评价的新方法,提出的方法满足唯物辩证法的对立统一规律,理论严谨,概念清晰.实例应用结果与比较分析表明了提出方法的有效性、可靠性和实用性.     

汛期降雨对南水北调中线干线 京石段工程渠道水位影响

为了给南水北调中线工程实现全线通水后的汛期调度提供技术支撑和经验借鉴,基于2008年-2013年底南水北调中线干线京石段工程已经完成的四次向北京输水任务的相关资料,分析了通水过程中降雨对渠道水位的影响,结果表明在试运行期间汛期降雨多以小雨为主,渠道内水位普遍上涨20~30mm,当渠道内发生中到大雨时,渠道内的水位一般上涨80~100mm;结果表明4次通水过程由于没有特大暴雨,水位上涨幅度较小,对渠道安全没有影响;并基于河北省中小流域设计暴雨洪水图集,探讨了不同重现期暴雨对渠道水位的影响规律,给出了不同重新重现期条件下的控制水位。     

基于黏菌算法优化VMD-CNN-GRU模型的年径流预测

为提高年径流预测精度,引入黏菌算法（slime mould algorithm,SMA）和变分模态分解算法（variational mode decomposition,VMD）,提出一种基于卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）和门控循环单元（gated recurrent unit,GRU）神经网络的组合预测模型（VMD-SMA-CNN-GRU）。利用VMD对径流数据进行分解;采用SMA优化CNN-GRU模型参数,构建模型对每个分量进行预测;各分量结果相加得到最终结果。以兰西水文站为例,将所建模型与CEEMDAN (complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise)-CNN-GRU、VMD-CNN-LSTM（long short-term memory）、VMD-LSTM、VMD-GRU、VMD-PSO (particle swarm optimization) CNN-GRU、SMA-CNN-GRU和CNN-GRU预测模型进行对比分析。结果表明：SMA优化的VMD-CNN-GRU模型预测精度不仅高于上述7种模型,而且避免了人工试算确定CNN-GRU模型参数效率低的不足,为年径流预测提供了一种新方法。     

FFMS模型与HEC-HMS模型在暴雨洪水预报中的应用比较

针对小流域暴雨洪水预报难的问题,利用模块化小流域暴雨洪水预报FFMS(Flash Flood Modul Simulation System)模型和HEC-HMS(Hydrologic Engineering Center Hydrological Model System)模型,以河南栾川、韩城及辽宁郝家店、梨庇峪4个山丘区小流域为例,对比分析了4个流域的暴雨洪水预报过程,以洪峰相对误差、峰现时间误差以及纳什系数等为评价准则,比较和分析了2个模型的预报精度和适用性。实例验证结果表明:虽然2种模型均能实现小流域暴雨洪水的预报,但从3个评价准则的结果来看,FFMS模型的预报精度优于HEC-HMS模型。研究成果证明了FFMS模型在山丘区小流域暴雨洪水预报中的有效性和可行性,可以在类似山丘区小流域暴雨洪水预报中进行推广应用。     

基于博弈论可变集模型的节水型社会建设评价

节水型社会建设评价的研究是制定相关节水政策与措施的基础。在节水型社会建设评价的过程中,既存在清晰信息,也存在模糊信息。根据这一特点,结合陈守煜教授的可变集理论,运用博弈论组合主观与客观权重,提出了一种基于博弈论可变集的节水型社会建设评价模型。利用该模型对洛阳市节水型社会建设情况进行评价,并与模糊综合评价法、模糊物元法、TOPSIS法和VIKOR法的结果相对比。结果表明:洛阳市节水型社会建设呈现一种发展向上的趋势,节水情况越来越好,可变集模型与其他评价方法相比具有更高的准确性与合理性。     

基于AWDO-SVR算法的石羊河流域生态系统健康评价

针对流域生态系统健康评价问题,采用自适应风驱动优化(AWDO)算法和回归支持向量机(SVR)耦合算法对石羊河流域进行流域生态健康评价。针对支持向量机参数不易确定的问题,利用自适应风驱动优化算法寻找支持向量机的最优参数,提出基于AWDO-SVR算法的评价模型。利用该模型运算速度快、简捷,不需要赋权的优势对石羊河流域水资源禀赋、水资源开发利用、社会经济功能3个方面共9个指标进行评价。结果显示石羊河上游生态健康程度为亚健康,中游为病态,下游为病态。其评价结果与可变集模型评价结果一致,说明AWDO-SVR算法能够较好地应用于流域生态系统健康评价。     

基于模糊聚类分析法的震损水库除险加固顺序研究

针对震损水库等级划分涉及因素多、综合评判边界模糊等问题,基于对震损水库实际情况的分析,采用模糊聚类分析方法,提出震损水库除险加固顺序模型。以汶川地震后江油市震损水库为例,对震后水库的受损程度进行定量化的综合分析,以确定水库受损级别,并针对评价指标的强弱拟定科学的加固顺序,对防止地震次生灾害的发生具有重要意义。     

差分进化算法在马斯京根模型参数优选中的应用

针对马斯京根模型参数最优估计中求解复杂、精度差等问题,结合绝对残差绝对值之和最小准则,提出应用差分进化算法（Differential Evolution Algorithm）直接优选模型参数。同其它算法相比,实例分析表明该算法具有较强的全局搜索能力和较高的计算精度。为更好地优选马斯京根模型参数提供了一种更为有效的新方法。     

差分进化算法在水电站优化调度中的应用

针对水电站优化调度的特点,以某水电站为例探讨了一种在连续空间中进行并行随机搜索的差分进化算法的应用及效果,结果表明该算法全局搜索能力强、计算精度较高、可靠,为水电站优化调度提供了一种更为有效的新方法.