支持向量机及其在径流预测中的应用

给出了支持向量机方法(SVM)的思路、特点及关键之处,探讨了SVM在径流预测中的可能性,并与基于遗传算法的门限回归模型(TR) 进行了对比分析。径流预测实例分析表明,在拟合阶段,SVM模型要好于TR模型;在预留检验阶段,SVM模型与TR模型接近。同时SVM模型适合于小样本情况且能达到全局最优。SVM模型用于径流预测是可行的、优越的。     

集对分析在汛期分期中的应用研究

合理的流域汛期分期,对水库防洪、兴利和实现洪水资源安全利用具有关键意义。现有汛期分期方法较复杂,计算繁琐,不便于应用。为此提出了基于集对原理的汛期分期方法——集对分析法(SPAM)。介绍了集对分析的基本思路和汛期分期计算的步骤。实例分析表明基于集对分析的汛期分期可行,分期结果可信。SPAM概念清晰,结构简单,计算简洁,易操作,是一种有效的分期途径。     

一类洪水预报的非线性时序模型——指数自回归模型

作为雨洪系统的输出——洪水时间序列，它包含了系统中各种变量的过去信息，同时蕴含着大量关于系统演变的规律和趋势，这样的时间序列往往是不可逆的，非性线相依的偏态序列，并且存在着广泛的频幅相依特性。在进行洪水预报时，传统法多采用线性化技术，但预报精度并不理想，因此要提高预报精度，有必要考虑洪水的非线性特性。基于此，本文用指数自回归模型进行洪水预报研究，实例分析表明该模型可提高洪水预报精度。本文的尝试工作为洪水预报提供了一种可行的模型。     

基于小波消噪的改进的非参数解集模型

首先对文献[2]提出的非参数解集模型进行了改进，然后建议了用小波技术对水文序列进行消噪处理再估计非参数解集模型中的带宽系数的策略。改进的非参数解集模型无需对水文序列相依结构（线性或非线性）和概率分布形式（正态分布、P-Ⅲ型分布）作假定，且能保持水文序列的各种统计特性，适用于时间量和空间量的随机解集。最后以金沙江流域某站月径流随机模拟为例进行验证，研究表明：改进模型能反映实测月径流系列的变化特性，因而用于水文随机模拟是可行的。     

无水文资料地区参证流域选择方法

为解决无水文资料地区水文计算的难题,科学客观地选择参证流域,针对4种参证流域选择的定量分析法：灰色分析法、模糊分析法、投影寻踪法和集对分析法,结合实际案例,探讨了其实质、特点及其优缺点。结果表明：4种方法的原理和处理手段存在差异,因其具有统一的客观评价基础,最终结果是一致的,因此4种方法具有普遍适用性,在实际工作中,使用者可根据资料条件和爱好选择使用。     

支持向量机回归模型在径流预测中的应用

为了探索提高径流中长期预测精度的有效途径,尝试建立了基于支持向量机的径流预测模型,并应用于西江流域梧州站的年、月径流预测中,取得了很好的效果。并与神经网络预测进行对比,结果表明该模型的预测精度要高于人工神经网络模型。     

以互信息为基础的广义相关系数

提出了描述变量间包括线性和非线性和相关程度的一种以互信息为基础的广义相关系数指标Rg，给出三种算法：等间距法、等概率法和等概率递推法。等概率法计算出的结果与序列的总体概率分布无关，分组为客观、合理，计算简便，较其他算法更优越。在等概率法基础上，通过统计实验途径，得到了广义相关系数分位数表。     

区域水资源合理配置的 模糊模式识别-模糊层次分析法的熵耦合模型

为确定区域水资源合理配置各评价指标的权重、有效处理区域水资源分配过程中的模糊性和随机性,提出了基于信息熵原理的模糊模式识别模型与基于加速遗传算法的模糊层次分析法相耦合,进行各子区域水资源量合理配置的新模型(EFPR-FAHP)。结果说明:用EFPR-FAHP进行水资源合理配置,数学物理概念明确,方法简明、通用,计算结果客观、合理,在区域水资源和环境管理中具有推广应用价值。     

变化环境下岷江黑水河流域径流演变特征分析

系统分析了岷江上游右岸的一级支流黑水河径流在变化环境下的演变特征。基于黑水河沙坝水文站1960—2015年径流资料,采用改进的启发式分割算法、Mann-Kendall趋势检验法、R/S分析法和小波分析法等对径流序列的演变特征进行了探索。研究结果表明：（1）年径流突变点为1995年;（2）年径流在1960—2015年间以0.32 m³/（s·a）的速率呈显著下降趋势,且在未来一段时间内仍可能呈下降趋势,年径流在1995年前呈现不显著下降趋势,趋势率为0.12 m³/（s·a）,在1995年后呈现不显著增加趋势,趋势率为0.80 m³/（s·a）;（3）受环境变化的影响,黑水河径流突变前均值较突变后大,突变后的年际变化较突变前大,年内分配在突变点前表现为双峰,在突变点后为单峰,突变前后径流的年内变幅呈现明显的差异,该变化在一定程度上减轻了流域的防洪压力,但不利于非汛期水资源利用;（4）年径流具有多时间尺度变化特征,在1960—2015年间存在6、16、28 a的主周期,在1960—1995年间存在7、16 a的主周期,在19...     

基于熵和FAHP的水资源可持续利用模糊综合评价模型

水资源可持续利用综合评价是区域可持续发展综合分析与评价的核心技术之一,其难点是如何有效处理评价过程中存在的主观随意性、模糊性和随机性等不确定性问题。为此,基于综合集成的方法论,提出用基于遗传算法的改进模糊层次分析法（FAHP）确定各评价指标的权重,用理想区间法和相对隶属度理论处理不同评价样本隶属各评价标准区间的模糊性,用最大熵原理处理评价样本隶属各评价标准区间的随机性,通过上述方法的集成,建立了基于熵和FAHP的水资源可持续利用模糊综合评价新模型（EFAHP．FCEM）,并用加速遗传算法优化该模型参数。EFAHP-FCEM在汉中盆地水资源可持续利用的应用结果表明：EFAHP-FCEM直接由评价指标模糊互补判断矩阵和评价标准样本数据驱动,把利用全部隶属度值信息进行计算的可持续利用相对等级值作为评价结果,可避免应用最大隶属度原则进行判断所可能导致的失真,提高了评价精度;EFAHP-FCEM是一种非参数评价方法,其数学物理概念明确,方法直观、通用,可在具有评价标准的各种资源环境综合评价中推广应用。