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为提高洪水过程预报的准确性,将概念性水文模型GR4J (modèle du Génie Ruralà4 paramètres Journalier)的预报流量耦合到长短时记忆神经网络(Long Short-Term Memory Neural Network, LSTM)中,构建了GR4J-LSTM混合模型,并与GR4J、LSTM模型进行对比。基于2012~2019年陆水水库汛期与洪水事件相关的数据集,并结合欧洲中期天气预报中心的3 h预报降水产品,驱动GR4J-LSTM混合模型,预报陆水水库3~12 h预见期的入库流量。最后采用平均影响值(Mean Impact Value, MIV)算法评估输入变量的相对重要性。结果表明:GR4J、LSTM和GR4J-LSTM模型均具有较好的模拟预报能力,但GR4J-LSTM混合模型的预报性能最优,既可以学习GR4J模型的产汇流过程,又提高了洪水预报的精度。研究成果可为洪水预报方案制定提供参考。 相似文献
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基于Copula函数的多变量水文不确定性处理器 总被引:2,自引:0,他引:2
传统的水文不确定性处理器(HUP)属于单变量结构类型,只能独立地给出各预见期实际流量的贝叶斯后验概率密度,没有考虑它们之间的内在相关性。本文利用Copula函数推导了贝叶斯转移预报(BTF)方法中后验转移密度的解析表达式,提出了基于Copula函数的贝叶斯转移预报(CBTF)方法和基于Copula函数的多变量水文不确定性处理器(CMHUP),进而发展了基于Copula函数的贝叶斯极值预报(CBEF)方法,并应用于三峡水库入库洪水预报中。结果表明:所提方法实用有效,CBTF方法和CMHUP可以定量地评估三峡水库入库流量转移预报的不确定性,准确揭示了水文预报不确定性在时间上的演变特征,CBEF方法则提供了预见期时段内最大入库流量预报的不确定性信息。所提方法不需要进行线性-正态假设,能够很好地捕捉流量过程的非线性和非正态特征,适用范围更加广泛,对于支撑防洪减灾和水库运行调度具有重要的参考价值。 相似文献
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亭子口水利枢纽是嘉陵江干流唯一的控制性工程,汛期由于运行水位受限,存在电站机组出力受阻、弃水较多等问题,其综合效益尚未得到充分发挥。基于预报预泄的原则,结合水文预报水平和洪水传播时间等因素,提出了亭子口水库主汛期运行水位动态控制策略,明确了动态控制的运用方式和实施条件,并对亭子口水库汛期运行水位动态控制后的风险和效益进行了分析。结果表明:亭子口水库汛期运行水位上浮至448.00~452.00 m时,不仅可以通过预报预泄确保库区及下游的防洪安全,主汛期还可增发电量0.64亿~1.37亿kW·h,汛末蓄满率可提高6%左右。研究成果可有效提升亭子口水库洪水资源化利用水平。 相似文献
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为探讨小波变换中小波基函数对模型预报精度的影响,选取三个小波基函数haar、db10、sym8对原始序列进行小波变换预处理,并分别建立人工神经网络模型(ANN)和基于不同小波基函数的W-ANN(haar)、W-ANN(db10)、W-ANN(sym8)模型进行预报。以三峡水库月径流为例,采用纳什效率系数、平均绝对误差及平均相对误差对建立模型的预报效果进行比较。结果显示,采用三个小波基函数haar、db10、sym8对数据进行小波变换预处理后的模型精度均得到了不同程度提高,W-ANN(sym8)模型在各项指标上表现最好。表明小波基函数的选择对模型预报精度结果影响较大,选择合适的小波基函数至关重要。 相似文献
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五强溪水电站是沅水流域水电梯级开发的骨干电厂,但由于其坝址来水年内分配不均匀,水资源利用率低、低水头下电站出力容易受阻等问题,水电站的效益未得到充分发挥。就五强溪水电站目前运行存在的问题,分析了实施汛期运行水位动态控制的有利条件,结合现有汛期运行方式,提出了五强溪水电站运行水位动态控制运用原则和方式,并基于典型调度情景实施汛期运行水位动态控制实践。 相似文献
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水文预报不可避免地存在着输入、水文模型参数和结构等不确定性,导致预报结果也具有不确定性。因此,定量估计水文预报的不确定性,实现概率水文预报,不仅可得到比确定性预报更高的精度,而且还能为决策者提供更丰富的预报信息。本文根据不确定性来源的不同,从输入资料、模型结构、模型参数和综合不确定性等方面,详细综述了贝叶斯水文概率预报的研究进展,归纳了精度评定指标和效果检验方法,并展望了贝叶斯概率水文预报未来的研究重点和方向:(1)科学有效地解释、沟通和传播水文预报不确定性信息和概率水文预报产品;(2)建立水文集合概率预报框架,估计并降低水文预报的总不确定性;(3)开展考虑预报变量时空相关性的贝叶斯概率水文预报研究;(4)深入推动概率水文预报信息在风险决策中的应用。 相似文献
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