基于Elman网络的黄河源区枯季径流预报研究

采用反馈Elman网络对黄河唐乃亥及玛曲两站1959～2003年年降水量及径流量进行了分析,建立了基于反馈神经网络的黄河源区枯季径流预报模型.利用matlab7神经网络工具箱对黄河源区唐乃亥站枯季径流量进行了预报.结果表明,所建立的ANN(7,7,15,7)模型预报结果精度高,容错能力强,是枯季径流预报的有效手段.     

基于人工神经网络的黄河源区枯季径流预报

分析了黄河源区枯季径流的影响因素,并选取基于枯季径流形成机理的、与径流相关性高的因子作为人工神经网络模型的输入,运用误差逆传播算法的多层前向网络,利用VC^ 语言调用随机函数克服了网络全局寻优的缺陷,建立了黄河源区枯季径流预报的BP模型。对黄河源区枯季径流长期预报的结果表明,ANN(7,1,15,1)模型预报结果精度高,容错能力强,是枯季径流预报的有效手段。     

西江流域枯季径流模拟预测研究

枯季水文径流预测是现代水文预测预报的一个重要组成部分。随着社会经济发展和人口增加,水资源问题越来越突出,因此开展枯季水文径流模拟预测为准确把握流域枯季水资源水量和水文过程提供依据。西江流域是珠江水系的第一大支流,近年来由于径流量减少,特别是枯季径流变化较大,珠江三角洲河口咸潮上溯年年发生,影响区域生产生活,因此有必要开展枯季径流模拟预测研究。采用多元回归分析和新安江模型研究枯季流量模拟预测过程,为了研究模型在此区域枯季径流模拟预测的适用性,选择西江梧州水文站的数据进行参数率定和验证。经比较分析,认为新安江模型在枯季径流模拟预测中效果较好,模拟预测结果为流量峰值相对误差小于20%,径流深相对误差小于15%,确定性系数值大于0.70,精度较好,说明新安江模型在梧州水文站的枯季径流模拟预测中是适用的。     

精河枯季径流浅析

本文对精河干流出山口的枯季径流变化规律进行了分析研究，认为精河径流具有枯季长且枯水流量很小这一特征，加剧了精河径流年内分配不均匀性，是造成精河县及农五师部分团场水资源紧缺的主要原因。     

临沧市枯季径流退水预报方法研究

临沧市河道枯季径流主要依赖流域内蓄水补给,流量过程一般呈较稳定的消退规律。近年来临沧市旱情易发、多发,2010年出现了百年大旱,做好枯季退水预报,掌握退水规律,为城市供水和农业抗旱的政府决策提供枯季水量预测尤为重要。以西河(二)水文站退水规律分析为实例,结合临沧市河道径流水文特性对比季节性退水曲线法与前后期径流相关分析法,2种方法较其他方法对历史资料样本数量要求不长,方法简单易掌握,预报成果较为可靠,适合广泛应用在临沧市观测年限较短的中小河流水文站点及水库站,对枯季水库科学调度及抗旱有着指导意义。     

基于多项式回归模型的枯季径流预报与分析

冶河流域径流的补给来源主要是大气降水,径流和降水主要集中在5月-10月.由于受地质环境条件、流域下垫面因素作用,汛期径流与枯季径流存在良好的相关关系.枯季径流预报采用汛期径流量与枯季径流量建立多项式回归模型,通过对不同阶数的多项式进行对比分析,三阶多项式曲线拟合程度较好.采用符号检验和偏离数值检验法对该曲线进行检验,曲线拟合效果显著.并对枯季径流预报结果进行评价,按照枯季径流预报规范的要求,预报合格率达89.3%.该流域枯季径流,是沿河工业用水、灌溉用水的主要来源,分析和预报冶河枯季径流来水情况,为制定工农业用水方案提供科学依据.     

北江流域枯季降水径流分析

通过对北江枯季降水径流的空间变化、年际变化和年内分配规律以及降水径流相关关系等分析,探索了北江枯水期降水径流分布特点及地区差异,以及在时间和空间上的变化和影响枯季径流的因素,为实现枯季水资源管理提供一定的技术支撑。     

逐步回归和BP神经网络模型的枯季月径流预测

枯季径流是工农业用水的重要来源,分析和预报流域枯季来水情况,可为科学制定用水方案、合理调配水资源提供依据。运用逐步回归模型和BP神经网络模型分别对盘龙河流域枯季月径流进行拟合和预报分析,并采用相关系数、相对误差、合格率对两个模型预测精度进行比较。结果表明BP神经网络模型预测精度更高,预测结果精度满足规范要求,更适用于盘龙河流域枯期月径流的预测。     

珠江流域右江枯季降雨径流关系分析

根据右江隆安水文站以上区域长系列降雨、蒸发和径流资料,采用统计方法,对枯季降雨和径流的关系进行分析。20世纪90年代中期至21世纪以来面雨量存在明显的减少趋势,径流量减少趋势不明显,枯季径流量变化的幅度大于降雨量变化幅度,尤其是在2005年流域内百色水利枢纽等水利工程发挥调蓄作用后,变化幅度达到较大。在特殊干旱年份,需采取加大水利工程调蓄能力等措施缓解水资源供需矛盾和满足生态环境需求。     

红河州境内南盘江枯季径流变化规律分析

根据红河州境内南盘江干、支流6条河流上的8个水文站月平均径流量时间序列,采用统计分析的方法,对各年月平均径流量年内变化和年际变化进行分析.从年内变化看,最小月平均径流量大多数在4月份出现,其次为3、5月份,有少部分出现在其他月份.从年际变化看,最小月平均径流量与最大月平均径流量变化趋势基本一致;最小月平均径流量变化趋势比较平稳.     

冶河枯季径流变化趋势及预测

冶河为滹沱河支流．上游绵河．甘陶河支流于井陉县秀林镇北横口汇合后称为冶河。该区多年平均降水量531．3mm．降水年内分配极不均匀．年降水量的70％～80％集中在汛期．流域径流量主要来源于降水．多年平均径流量7．56亿m3．其中枯季径流占总径流量的55％。     

天山山区河流枯季径流消退特性分析

该文选用发源于天山山区的开都河、黄水沟、清水河和迪那河径流资料,分析枯季径流的基本特征和消退规律,通过分析表明各河流枯水径流的消退均存在一定的规律性,但由于各河流之间流域面积大小、下垫面条件、前期水量的丰枯、冰雪融水以及气象因素不同,各河流枯水期的消退时间、消退历时和消退形式具有不同的特点,同一河流枯水期的不同季节径流消退速度也具有不同的特点。     

玛纳斯河流域枯季径流消退特性分析

文章选用发源于天山山脉的玛纳斯河径流资料样本,分析玛纳斯河流域枯季径流的基本特征和消退规律。分析表明玛纳斯河流域枯水径流的消退具有一定的规律性及特点,它在不同季节径流消退速度也具有不同的特点。     

贵州省枯季径流特性初步分析

在无资料地区以降水径流法推求径流资料系列时,除了要有年径流统计参数外,还应有其枯季径流和最枯月径流的有关指标,而由于受气候、下垫面条件(地形、植被、岩溶等)差异的影响,各地枯季径流特性各异。本文通过贵州省86个县、市、区气象站及45个水文站(控制集水面积由几十~上万km2)建站至今的实测资料分析,得出了贵州省各个地区枯季的时段、各站枯季径流统计参数、最小月径流模数和多年平均最小日均流量模数的关系,对了解贵州省的枯季径流特性和在无资料地区径流设计中都具有参考价值。     

碧流河上游枯季径流变化规律分析及预报的初步探讨

碧流河上游枯水季节不同时期径流变化是不同的，在建立预报关系时，应当分别不同情况合理选用方法，如退水系数法，一元线型回归的方法及特殊处理建立中期预报方案。     

吉林省枯季地表径流时空分布规律初步分析

本文通过计算控制站天然径流量频率、点绘枯季径流深等值线图和多年变差系数等值线图等技术手段,分析了全省枯季地表径流时空分布规律,对枯季水资源评价和水资源综合规划具有参考价值。     

近60年来我国主要江河枯季径流变化及趋势分析

以我国主要江河的枯季径流系列为研究对象,分析了我国主要江河1950～2008年枯季径流系列变化过程,对比分析了1980年前后两段时期枯季径流的变化,揭示我国主要江河近60年来水文情势变化及趋势,反映枯季径流对全球气候变化的响应.     

珠江梧州水文站枯季月径流预报

梧州站流量作为珠江下游河口地区压咸控制流量,其上游来水的丰枯直接关系到珠江流域枯季水量统一调度的成功实施。基于梧州站枯季(10月-3月)月径流资料,采用逐步回归法提取径流序列的趋势项、周期项,自回归方法预测随机项的组合预测方法建立了梧州站枯季径流预报模型。结果表明:逐步回归与自回归组合的方法在径流预报中取得了较好的预报效果,1月径流预报精度达到甲等,10月、11月、12月、2月以及3月预报精度均达到乙等,可用于实际水文预报工作中。     

基于随机森林和RBF人工神经网络模型的新丰江水库枯季入库径流中长期预报

基于随机森林和RBF人工神经网络构建了新丰江水库枯季入库径流中长期预报模型,首先采用随机森林模型从74个水文气象特征量和前期降雨、径流中筛选预报因子,之后利用筛选的预报因子作为RBF神经网络的输入层,利用RBF神经网络对新丰江水库枯季入库径流每月的流量进行预报。结果表明,基于随机森林和RBF人工神经网络模型的枯季径流中长期预报模型精度较高,其中训练期平均合格率为91.24%,平均相对误差为7.80%,检验期平均合格率为67.31%,平均相对误差为26.73%,模型有较高的可靠性,预报结果可作为东江流域枯季径流预报重要参考依据。