基于主成分分析的GA-BP模型在城市需水预测中的应用研究

针对城市需水预测模型中需水量影响因子多、影响因子之间普遍存在多重共线问题,以及BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点,提出一种由主成分分析、遗传算法及BP神经网络三者相结合的改进预测模型。以泰州市为实例,建立以主成分分析筛选需水量主要影响因子,遗传算法优化BP网络连接权值和阈值的需水预测模型,预测结果与BP神经网络预测模型预测结果做对比。结果表明:改进预测模型对泰州市2003-2014年需水量预测的平均相对误差为0.564%,最大相对误差为1.681%,精度优于BP神经网络预测模型;改进预测模型预测值与实际泰州市需水量吻合良好且训练速度更快、预测精度更高,可作为需水预测的一种有效方法。     

基于GRACE和MODIS数据的长江流域陆地水储量变化分析及预测

利用GRACE重力卫星数据反演的长江流域陆地水储量变化(TWSA)以及MODIS遥感数据生成的归一化植被指数(NDVI),从趋势性、相关性及时空变化特征3方面分析长江流域陆地水储量变化以及植被覆盖变化。结果表明:长江流域归一化植被指数(NDVI)与陆地水储量变化(TWSA)之间有强相关性,二者均在2月份达到最低值,在8月份达到峰值,季节变化均呈现夏季＞秋季＞春季＞冬季的规律。利用GRACE水储量与NDVI最小二乘拟合关系,通过灰色预测模型得出长江流域2016年为偏丰水年。研究结果可为长江流域水资源规划及预警提供参考依据。     

基于IA-PSO的库坝梯级系统水资源优化配置与调度

【目的】库坝梯级系统上游建有龙头水库、中下游建有多级拦蓄堰坝，合理分配龙头水库与中下游堰坝的供水任务并高效开展龙头水库供水调度是保障库坝梯级系统供水安全的关键。【方法】以平阳县北港流域为例，通过构建水资源优化配置模型来高效分解各水源的供水任务，以龙头水库供水任务配置结果作为其需水边界，通过构建水库优化调度模型制定了水库各行业供水保证线，采用IA-PSO算法对水资源优化配置和优化调度模型进行求解。【结果】结果显示：经优化，顺溪水库调度图丰富了指导各行业有序放水的调度线，北港流域各行业供水保证率提升至设计保证率。【结论】结果表明：通过水资源优化配置与龙头水库优化调度，可统筹发挥库坝梯级系统龙头水库和中下游堰坝的供水能力，协调流域各行业供水矛盾。