基于遗传算法的参数投影寻踪回归径流预报模型及应用

为提高径流预报精度,采用单相关系数法挑选预报因子,建立了基于遗传算法的参数投影寻踪回归径流预报模型,利用该模型对雅砻江二滩水电站月平均流量进行了预报。结果表明,与BP神经网络模型预报结果相比,投影寻踪回归模型具有更好的预报结果和更高的预报精度。     

年径流变化的BP神经网络预报模型研究

针对现有基于线性方法的年径流预报模型预报精度不高的问题,利用乌江洪家渡1963~2016年径流系列资料,以5~10月月平均流量作为预报影响因子,构建以年径流量为预报对象的BP神经网络模型,形成6-11-1的网络结构,并选取泛化能力强的贝叶斯规则法TRAINBR为训练函数。模拟结果表明,模型预报效果良好,对于年径流预报具有实用价值;BP神经网络模型相比逐步线性回归方法能更精确表达年径流预报因子与预报对象的映射关系;采用的训练函数TRAINBR能有效改善模型的泛化能力。研究成果可为径流预报提供参考。     

基于小波分析的两种神经网络耦合模型在月径流预测中的应用

为提高河川径流的中长期预报精度并延长其预见期,采用小波分析充分提取有用信息,基于BP神经网络和GRNN神经网络,构建了两种小波神经网络耦合模型,测试了Daubechies族中9种母波函数对模型模拟效果的影响,并采用合格率(Q_(QR))、平均相对误差(M_(MPRE))、均方根误差(R_(RMSE))和确定性系数(N_(NSE))等指标评价了模型精度。将该模型应用于金沙江流域向家坝水文站未来1~5个月的径流预报,结果显示,相比于传统BP和GRNN模型,耦合模型具有明显优势,且基于小波分析的BP模型预报结果更接近实测值,预报精度更高,其未来4个月的平均相对误差在±20%以内。表明小波分析方法能充分挖掘隐藏在原始数据中的有用信息,可有效提高耦合模型的预报精度延长预见期,在径流预测方面有明显的优越性。     

考虑预报因子选择的神经网络降雨径流模型

为优化神经网络模型的应用效果,研究了基于神经网络的降雨-径流模型,根据Copula熵法确定预报因子,并与传统的线性相关法进行比较分析,采用BP、RBF、GRNN三种神经网络建立降雨-径流模型,应用均方根误差、合格率、确定性系数三个指标为模型选取评价准则。通过对金沙江流域的径流预报,发现基于Copula熵法的BP模型预报结果更接近实测值,精度更高。     

基于多方法优选预报因子的天山西部山区融雪径流中长期水文预报

为实现天山西部山区喀什河流域冰川融雪区域的水资源可持续开发利用,更好地支撑所在区域工农业生产发展,有必要开展融雪径流中长期水文预报研究。基于相关系数法、主成分分析法及两种方法相结合的综合方法优选预报因子,采用BP神经网络模型和组合小波BP神经网络模型预报径流。结果表明,采用综合方法筛选出的预报因子集合可以得到更好的预报结果;组合小波BP神经网络模型在3个不同方案中的预测效果均优于BP神经网络模型的预测结果,其预报精度更高。研究成果可为该区域融雪径流模拟研究及洪水预报提供参考。     

基于改进杂草算法优化的神经网络模型在径流预报中的应用

针对BP神经网络在径流预报中易陷入局部最优解的缺陷及智能优化算法的优势,引入改进的杂草算法优化神经网络权值和阈值,将传统的杂草算法个体以正态分布空间扩散的方式改进为混合种群多种分布的方式产生子代个体。以金沙江流域中长期径流预报为例,将改进杂草算法优化的神经网络模型的径流预报结果与传统的BP神经网络和基于遗传算法优化的神经网络模型的预报结果进行对比。结果表明,改进杂草算法优化的神经网络应用到金沙江流域的径流预报精度较高,模型收敛更快,结果更加稳定,在实际预测中合理可行,具有一定的应用优势。研究成果为径流预报提供了新思路。     

基于支持向量机的水电站中长期径流组合预报

中长期径流预报是充分利用水资源、实现水电站优化运行的重要环节。以金沙江中游龙盘电站为研究对象,分别采用自回归滑动平均模型、最近邻抽样回归模型、BP神经网络建立了该水电站月径流预报模型,在分析三种模型预报结果具有一定互补性的基础上进一步建立了支持向量机分月组合预报模型。统计结果表明,与单一预报模型相比,该组合预报模型具有更高的精度和稳定性,为寻求水电站径流预报规律和制定中长期调度计划提供了技术支持。     

DGA SVR日径流非线性预报模型及应用

实时而准确的日径流量预报在防洪减灾、优化调度等方面起到了巨大作用。将遗传算法(GA)与支持向量回归(SVR)改进模型耦合,同时对SVR三个重要参数(C,σ,ε)进行动态寻优,构建了动态三参数优化GA-SVR日径流非线性预报模型(DGA-SVR)用于黑水河流域日径流预报,通过与BP神经网络和多元线性回归预测结果进行对比分析,DGA-SVR模型预测精度明显优于BP神经网络和多元回归模型。     

感潮河段泖甸站高潮位预报方法研究

在分析泖甸站高潮位影响因素的基础上,采用统计法建立了泖甸站高潮位逐步回归和多元门限回归预报模型.实例应用结果表明,与逐步回归模型相比,多元门限回归预报模型精度高、速度快、简便实用、模拟和预报的效果更好,结合BP神经网络方法进行修正预报可大幅提高预报精度,为青浦区进行科学的防洪决策提供了可靠依据.     

基于相似过程衍生的月径流概率预报模型研究

针对传统月径流预报模型存在的缺陷,建立了相似过程衍生法与概率预报相结合的月径流概率预报模型。运用相似过程衍生法发布确定的预报结果,在定点预报的基础上利用概率预报提供一定置信水平下的预报区间作为模型预报结果。模型结构简单、易于构建且建模过程中无需考虑预报因子的选择问题。将该模型与BP神经网络模型进行对比仿真试验,结果表明该预报模型具有较好的预报精度,且合格率高于BP神经网络模型,可在水库月径流预报中推广应用。     

基于BP神经网络的贝叶斯概率枯季径流预报研究

根据枯季径流的特点,采用多元线性回归模型模拟了先验分布和似然函数,建立了基于BP神经网络的贝叶斯概率枯季径流预报模型.与传统枯季径流预报方法相比,该方法预报精度高,能以概率分布形式定量描述预报的不确定性,为水量调度提供了科学的决策依据,实例应用表明,效果理想.     

结合均生函数的神经网络在中长期水文预报中的应用

针对中长期径流预报在水库中长期运行方案制定及调度决策形成中的作用,基于传统和智能预报方法各自的优势,利用均生函数模型记忆时间序列的内在规律,采用偏最小二乘方法对预报因子进行降维处理,建立了结合均生函数的神经网络预报模型,并利用神经网络模型修正预报结果。实例计算表明,该模型不仅可提取径流序列的特征,且预报精度也较单一的均生函数模型和神经网络模型有所提高。     

基于粒子群算法的神经网络在冰凌预报中的应用

为提高神经网络预报模型的泛化能力和预测精度,将粒子群算法与BP神经网络相结合,建立了粒子与神经网络参数的映射关系,利用粒子群算法全局搜索网络的最优权值,赋值于神经网络进行训练,从而建立了PSO-BP预报模型,并将模型应用于黄河宁蒙河段的冰凌预报中。结果表明,该模型预报合格率较高,属于甲等预报,且与GA-BP模型相比偏差更小、精度更高。     

基于相空间重构的BP神经网络月径流预测模型及应用

针对径流时间序列的非线性特点,利用重构相空间的嵌入维数确定神经网络结构,建立了基于相空间重构理论的BP神经网络月径流预测模型,并采用该模型预测了瀑布沟水库的径流时间序列。结果表明,该BP神经网络预测模型收敛速度快、预测精度较高。     

基于主成分分析和BP神经网络的赣江流域中长期径流预报

针对赣江流域开展水量调度对中长期径流预报的迫切需求,在分析赣江流域径流特性的基础上,以降雨、径流等常规因子和130项大气环流指数等相关因子为预报因子,分别构建基于相关系数法、逐步回归方法、主成分分析法三种因子筛选方法的BP神经网络中长期径流预报模型。研究结果表明,主成分分析方法筛选的预报因子可较好描述未来径流的变化趋势,所构建的基于主成分分析的BP神经网络中长期径流预报模型在率定期和检验期的合格率均满足规范对作业预报模型的精度要求,可作为赣江流域中长期径流预报的支撑模型。研究成果为赣江流域开展水资源优化配置和水量调度提供了依据。     

ENSO事件影响下长江大通站汛期径流预测建模分析

从环流指数和ENSO事件指数出发,考虑到大尺度环流系统和海温影响的长期性,使用滑动平均方法对预报因子做前期处理,计算了预报因子在2、3、6月尺度的滑动平均值。在此基础上采用BP神经网络建立了长江大通站汛期径流预测模型（BP-Pre）,重点对ENSO事件影响下的径流极值进行预测。为验证模型可行性,采用均生函数模型和利用传统因子建立的BP模型（BP-Ori）作对照分析并进行精度评价。结果表明,部分因子在滑动平均处理下Spearman秩相关系数得到提高;历史平均上,大通站汛期径流与前年发生的ENSO事件关系密切;事件类别不同,对应径流也相对偏大或偏小;BP-Pre模型在率定期拟合效果不及均生函数模型和BP-Ori模型,但从多方法综合评价分析来看其检验期的预测精度更高,对径流极值预测更为精准。     

基于误差修正的BP神经网络模型在河道洪水预报中的应用

针对经典BP神经网络模型,增设误差修正系数,实现网络误差修正权重倾向于输出样本的较大值,据此提出了一种计算输入输出向量的归一化公式,并建立了具有洪峰识别的洪水预报BP网络预报模型。采用新模型对宜昌水文站典型年实测流量过程进行了预测检验,其结果与实测值较吻合,对流量过程及洪峰流量过程的预报精度较经典BP模型高。     

基于果蝇优化算法的GRNN模型在边坡稳定预测中的应用

鉴于边坡系统是一个复杂的多因素影响的非线性系统,综合考虑边坡的物理状态和环境因素,采用了一种基于果蝇优化算法(FOA)的广义回归神经网络(GRNN)模型(FOAGRNN)预测边坡的稳定状态,并与BP神经网络预测模型结果进行比较。结果表明,FOAGRNN预测的精度较高,基本反映了边坡稳定的真实状态。     

二滩水电站中长期径流预报研究

针对二滩水电站的实际径流特性和水电站发电调度的要求,应用季节性自回归模型和人工神经网络模型对二滩水电站的月径流、汛期分段和年径流预报进行研究.结果表明,这两种模型对二滩水电站的月径流预报、汛期定性预报均达到了一定精度,可为二滩水电站优化调度的径流输入提供参考依据,尤其是AR(P)模型的非汛期月径流预测和BP模型年径流预测结果可在实际运行中使用.     

基于LH-BP松散耦合模型的日径流预测

鉴于基流过程对降雨不敏感,致使传统的BP神经网络日径流预测性能受到制约的问题,结合LyneHollick(LH)数字滤波算法和BP算法的优点,建立了基于LH分割基流与BP神经网络日径流预测的松散耦合模型(LH-BP)。先采用LH数字滤波算法分割出基流,再利用BP神经网络预测锦江流域四个水文站的直接径流和基流。结果表明,LH-BP耦合模型较传统的BP模型性能更优,弥补了传统的BP模型对日径流模拟与预测的不足。