水文预报时间序列神经网络模型

水文时间序列表述的是水文水资源系统在气象环境、流域下垫面以及人类活动等因素综合作用后的输出结果,其变化规律呈现随机性和确定性特点。在大尺度条件下,水文时间序列的传统预报模型简单,且很少考虑环境噪音因素的影响。伴随现代化科学技术的快速进步,国民经济的管理部门提出了更高的水文水资源预报要求,在要求短期预报更精准的基础上,对中长期预报的要求要越来越严格。由于受到相关科技水平的制约和诸多复杂因素的影响,当前的中长期水文水资源预报还处于发展、探究阶段。     

水文预报时间序列神经网络模型

本文提出了水文预报的时间序列神经网络模型，并研制开发了相应的计算机软件，其有效性在实例中得到验证。     

水文时间序列预报的人工神经网络模型

1　引言由于水文现象本身的复杂性 ,目前还很难用物理方法对水文现象进行描述 ,人们主要借助数理统计方法以及其它的一些不确定性方法来描述水文现象 ,以弥补物理方法的不足。不确定性方法主要运用概率统计、时间序列、模糊数学和灰色理论等来探索水文现象。但这些理论和方法都需要具有显式函数 ,而它们往往难以找到 ,或只能以近似表达式进行描述 ,一般都有比较大的误差 ,因此 ,寻找更合理与灵活的理论和方法来充实水文学的研究成了水文工作者多年来不懈的追求 ,人工神经网络途径便是一种尝试。近年来 ,人工神经网络技术已被广泛应用于水文…     

时间序列模型在水文预报中的应用

文章将SPSS软件中的时间序列模块应用到水文预报当中,讨论SPSS软件中的时间序列分析模块,利用西北某流域水文站的历史径流量资料,通过ARIMA模块进行径流量预报,取得了理想结果。     

水文时间序列的混沌神经网络预报

简要介绍混沌和BP神经网络的理论，在此基础上阐述了水文时间序列预测中混沌同BP神经网络结合的可行性，提出了用最小嵌入维数作为BP神经网络输入节点数方法，并给出了计算的方法和步骤，用宜昌日径流时间序列资料进行了验证，分析结果表明：用混沌同BP神经网络相结合的办法做日平均流量时间序列的预测是可行的，嵌入维数作为BPNN的输入节点数是合理的，关于隐含层的节点数问题还有待进一步研究。     

水文时间序列分析方法在水文长期预报中的应用

介绍了水文时间序列分析技术,并以祖厉河靖远站年平均流量序列为实例,建立了长期预报模型,经预留年份实测资料验证,所建模型合理,预报精度较高,结果可靠,满足长期预报的需要。     

多维混合回归系统水文预报模型及其应用

多维混合因归系统模型是将回归瑟自回归结合起来的综合模型。根据浏渭河流域水文特性建立朗梨水文站洪峰水位多维混合回归系统预报模型，经检验评定，效果良好。     

多维混合回归系统水文预报模型及其应用

多维混合回归系统模型是将回归与自回归结合起来的综合模型。根据浏渭河流域水文特性建立梨水文站洪峰水位多维混合回归系统预报模型 ,经检验评定 ,效果良好。     

一种改进的混沌水文时间序列预报方法

提出了一种改进的应用于中长期水文预报的混沌预报方法,对水文时间序列进行周期性和混沌特性分析。利用傅立叶级数展开法分离出时间序列中的主要周期项,对时间序列与主要周期项的差值部分进行差分;利用相空间重构理论对此差分序列进行混沌预测,得到预报结果。实例计算表明此方法是可靠的。     

用平衡时间序列法做中长期水文预报应用分析

应用平衡时间序列法做中长期水文预报时，进行了一些分析对今后应用有一定的指导意义     

人工神经网络非线性时序模型在水文预报中的应用

首先构造出人工神经网络非线性时序模型 ,然后用该模型进行单变量和多变量时间序列预报研究。为了与传统的随机水文模型对比 ,选择了自回归模型。以日流量序列为例 ,研究结果表明 ,人工神经网络非线性时序模型预报效果不错 ,可以在水文预报中加以应用     

GSAAR综合模型在水文预报中的应用

从分析水文序列自身演变规律的角度出发,分别引入灰色系统理论、频谱分析法和自回归模型来分离趋势项、周期项和随机项,建立了GSAAR综合预报模型。实例计算结果表明,该模型具有良好的适用性和预报精度。     

A Forecast Model of Hydrologic Single Element Medium and Long-Period Based on Rough Set Theory

On the basis of rough set theory, this paper presents the single element medium- and long-term classification forecast model that uses historical data of a hydrologic series as forecast factors. The minimal rule set, i.e., forecast pattern set, is achieved according to the principle of maximal attribute significance and rules frequency. Maximal support strength is put forward and applied to predict by using the model. The model is applied to forecast annual runoff of Dahuofang reservoir. The result indicates that the forecast model based on rough set can describe the relationship between forecast factors and forecast object efficiently and accurately. This model, which is composed of simple solution rules, can be easily understood and applied.     

基于周期外延法的监测效应量灰色时序组合预测模型

针对单一模型在大坝效应量监测数据序列拟合和预测方面存在的不足,采用Verhulst模型拟合监测数据序列中的趋势性成分,采用周期外延模型拟合监测数据序列中的周期性成分,采用自回归AR(p)模型拟合监测数据序列中的随机性成分,得到一种新的组合模型,并给出了一个工程实例。该组合模型丰富了监测效应量预测方法,可提高监测效应量的整体预测精度,深化对监测效应量变化规律的认识。     

A System Approach to Real-time Hydrologic Forecast in Watersheds

Abstract

In non-structural measurement of flood control, hydrologic forecasting plays a very important role. Owing to time-variance, non-linearity, and uncertainty of hydrological processes, realtime forecasting has become an efficient approach. The paper addresses an important practical problem: improving short-term hydrological forecasting based on real-time updating in the operation model. A simple nonlinear model with a variable gain parameter (VGPM) is developed. A separated calibration approach for updating parameters used in the runoff generation process and the response function in the flow routing is proposed. State space equations associated with updating model parameters in a real time scheme were developed. The VGPM approach is verified for three types of representative watersheds. The performances of different updating schemes in rainfall-runoff modeling and real-time forecasting were tested. The results indicate that significant improvement in the efficiency of hydrological modeling can be obtained from the VGPM approach, relative to simple linear models (SLM). For the watersheds with a time-variant characteristic, moreover, significant improvement in the hydrologic forecasting efficiency can be obtained by adaptive schemes. The efficiency of real-time modeling by the self-adaptive Kalman Filtering algorithm was found to be very close to that of the Recursive Least-Square method.     

水文干旱的时间分形特征探讨

介绍了分形理论的基本概念及其分维计算方法．探讨了干旱要素在一定标度范围内的统计时间分形特征．通过实例分析表明：不同程度的干旱现象具有各自的时间演变规律，时间分形与干旱发生的周期存在反相关关系，即时间分维越小，干旱发生的周期越长，干旱现象越严重；而轻轻的干旱现象则以短周期为主，发生频繁，分维值较高．时间分维有可能对干旱规律的认识和预防有重要价值．     

水文模型的尺度性探讨

分析了水文模型尺度研究的必要性及理论基础,重点阐述了水文模型在原理、结构、复杂度、所需资料等方面存在的尺度性,并提出了水文模型尺度性的数学描述方法。同时指出,定量化评价水文模型的尺度性还有待于深入研究。     

基于寿命预测的水轮机最佳改造时间模型

在分析水轮机寿命和费用特征的基础上,确立了设备运行维护和修复费用分配,建立了基于威布尔分布的水轮机最佳使用寿命模型,提出基于水轮机寿命预测的设备改造策略,开展水轮机的可靠性研究和寿命预测,有助于提高水轮机运行、管理决策的科学性和水平.