基于Copula函数设计年径流过程

水文过程具有多个特征属性,其对应的特征变量之间存在一定的相关性。以Copula函数作为特征变量之间的相关性结构,在主要特征变量符合某一标准的条件下,通过两两变量之间的条件概率分布,推求其余特征变量的设计值,由此设计水文过程。实例结果表明,皇庄站年径流、最小6个月径流和最小3个月径流之间存在相关关系,通过概率组合值设计的年径流过程严谨、全面,可为年径流设计提供方法参考。     

基于PCA-MDBN模型的开都河年径流预测

河川径流预测对于干旱区水库调度、防汛抗旱及水资源优化配置具有重要意义。由于河川径流变化影响因子众多,且各因子之间相互关联并呈现非线性变化,采用数学方法及传统神经网络很难精准预测,且在进行数据训练时存在局部收敛和计算效率差的问题。针对上述问题,本文首先通过主成分分析筛选影响径流变化的主要因子作为模型输入,利用小波阈值方法实现噪声消除。然后,提出基于粒子群优化算法并结合多变量深度信念网络(BP-MDBN),对河川径流进行预测,并与传统BP神经网络、DBN模型进行比较分析。结果表明:本文方法平均百分比误差为6.2,与BP、DBN方法进行对比,其MAPE分别降低0.077、0.10;BP-MDBN模型的RMSE和MAE值也明显小于其他两种方法。此方法具有较高的预测精度及泛化性能,研究成果可为河川径流精准预测提供理论支撑。     

基于Copula函数的设计径流推算方法

不同时段长度的径流极值事件之间存在相关性,极值事件的共同发生具有重要的现实意义。基于极值理论,利用广义极值分布对不同时段长度的径流年极大值序列进行分布拟合,并以此为边缘分布分别建立Gumbel Copula、Clayton Copula和t-Student Copula两变量联合分布模型。结果表明:t-Student Copula上尾和下尾均存在相关性,能更好地给出真实数据厚尾分布的几何特征,捕捉到尾部的变化;两变量联合分布法得到的设计值较大,更偏于安全;利用Copula函数来描述不同时段长度的极端径流事件之间的相关关系,可以更加灵活可靠地推求设计径流过程和分析径流事件的条件频率。     

基于核密度估计和Copula函数的降水径流丰枯组

本文从规避水文风险角度出发,将非参数核密度估计方法与Copula函数相结合,利用核密度估计方法确定水文变量的边缘分布,利用Copula函数计算不同变量之间的联合分布,并应用于南水北调中线一期工程水源地丹江口水库不同分期降雨径流的概率计算与丰枯风险分析。研究结果表明：该流域汛期降雨与径流的组合概率中,丰平枯等级一致的总概率为76%,而非汛期降雨与径流丰平枯等级一致的总概率仅为53.3%。与汛期相比,非汛期降雨与径流等级不一致的概率明显升高。当汛期径流等级为丰时,非汛期径流等级为丰的条件概率达到60.1%;当汛期径流等级为平时,非汛期径流等级为丰、平、枯的条件概率相差不大;当汛期径流等级为枯时,非汛期径流等级为枯的条件概率达到59.8%。     

基于Copula函数的输水工程径流丰枯补偿特性研究

文中基于Copula函数构建了大伙房水库输水工程水源区和受水区径流量的二维联合分布模型,以PIII型分布为边缘分布,采用频率分析法对径流进行丰枯划分,对径流组合丰枯遭遇概率进行计算;并复核了工程现状供水水平和设计能力的调水保证率。结果表明:水源区和受水区丰枯组合同步的概率较高,发生调水不利的组合概率较大;通过对调水保证率计算可知,现状供水情况下调水保障率可达到99%,按设计调水能力计算调水保证率为95%,与工程原设计相符。     

加权马尔可夫链在开都河径流预测中的应用

基于径流过程不确定性、不精确性的特点,可利用资料系列的均方差方法把径流序列分为不同的状态,在此基础上用加权马尔可夫模型预测径流状态,并根据级别特征值预测径流量.在开都河的实例应用表明:将加权马尔可夫链方法应用于径流量预测是可行的,预测精度较高.     

基于逐步回归均生函数模型的哈尔滨站年径流预测分析

中长期水文预报模型很多,目前还没有一种模型对所有的水文序列来说都是适用的.文章在进行哈尔滨站年径流预测的过程中,建立了均生函数模型,并利用逐步回归技术筛选因子,通过实例计算,预测效果较好,验证了模型的可行性,最后对存在的主要问题进行了分析,提出了改进意见.     

开都河最小生态径流计算

选用了7Q10法、多年最小月平均流量法、Tennant法3种方法计算了开都河大山口、焉耆、宝浪苏木东支和宝浪苏木西支4个断面的最小生态径流，计算结果表明这3种计算方法的计算结果并不相同。通过对计算方法和结果的分析，认为Tennant法的计算结果较合理，最终结果选取Tennant法的计算结果。     

基于逐步聚类分析法的开都河径流预测模型

针对水文过程的复杂性,开发了耦合逐步聚类分析和析因分析方法的开都河径流预测模型,该模型能够处理离散或连续的随机变量以及自变量和因变量之间的非线性关系。将该模型用于开都河流域率定期和验证期的径流模拟,结果表明:模型可有效模拟开都河径流的年际与年内变化过程,并且流量峰值的模拟效果较好,率定期和验证期纳什系数和径流偏差的计算结果均较好;不同输入因子会对模拟结果产生不同的影响,其中最重要的因子是最低温度和相对湿度。     

基于Copula函数的三峡库区万州段蓄水前后降雨径流关系分析

基于万县水文站的降雨-径流实测资料,引入Copula函数模型,定量分析蓄水过程对降雨-径流的影响规律.研究表明:Copula联合分布模型能较好地模拟不同阶段的降雨-径流关系.蓄水前降雨和径流均满足皮尔逊Ⅲ型分布.施工期和初步蓄水阶段,降雨和径流分别为Gumbel分布和对数正态分布.试验性蓄水阶段的降雨为对数正态分布,径...     

基于天文预测法的径流年型预测

采用天文学方法,提出太阳运动与流域来水预测研究预测法和月球赤纬角分布图预测法,并尝试应用两种方法对汉江丹江口水库以上流域径流年型进行预测。选取1956—2000年小寒农历时间、1956—2000年月球赤纬角角度,分别与丹江口以上流域年均流量建立关系,根据散点图的变化趋势及丰水线、多年平均线、枯水线划分枯水区、平水区、丰水区,使图表具有明确的来水定性功能。结果表明:2016年汉江丹江口以上流域平水及以下年份出现的概率分别为77.8%、91.7%,枯水年份出现的概率分别为55.6%、50.0%,因此定性汉江丹江口以上流域2016年为枯水年。     

基于Copula函数的水量水质联合分布函数

由于河流的水量水质是相互联系、相互影响的,如果只进行单一变量的分析,难以全面反映事件的真实特征。本文以淮河蚌埠闸为例,利用Copula函数构造了水量水质的二维和三维 （分为对称型和非对称型） 联合分布函数,对蚌埠闸的水量水质联合分布频率进行了分析。结果表明,蚌埠闸的Copula函数水量水质联合分布的经验累积频率和理论累积频率的一致性很高,拟合精度很好。说明应用Copula联结函数来构建水量水质联合分布是可行的,可为水量水质综合管理的风险分析提供有效的途径。     

基于改进支持向量机模型的开都河年径流量预测

针对回归支持向量机(SVR)惩罚因子C和核函数参数g的选取对模型性能有着关键性影响以及在实际应用中存在参数选取等困难,提出基于启发式算法的PSO-SVR和GA-SVR年径流预测模型,以新疆开都河大山口水文站年径流预测为例进行实例研究。首先,利用DPS软件选取年径流影响因子,确定输入向量;其次,基于粒子群算法(PSO)、遗传算法(GA)基本原理,采用PSO、GA优化SVR惩罚因子C和核函数参数g,构建PSO-SVR和GA-SVR年径流预测模型,并构建基于网格划分(GS)与交叉验证(CV)算法相结合的GS-SVR模型作为对比模型。最后,利用所构建的模型对实例进行预测分析。结果表明:PSO-SVR和GA-SVR模型对开都河1996—2012年径流预测的平均相对误差绝对值分别为2.65%、3.22%,平均绝对误差分别为1.055亿m3和1.291亿m3,预测精度和泛化能力均优于GS-SVR模型,表明PSO和GA能有效对SVR惩罚因子C和核函数参数g进行优化,具有预测精度高、泛化能力强以及稳健性能好的特点。相对而言,PSO-SVR模型性能略优于GA-SVR模型。     

基于Copula函数的韩-榕-练三江径流丰枯遭遇分析

韩江、榕江、练江是广东省粤东的重要河流,其径流丰枯遭遇规律对三江水系连通工程水资源优化调度具有重要意义.研究基于三江控制站径流和降水数据,采用Copula函数构建了三江径流年、汛期、非汛期等不同时间尺度的二维联合分布,定量分析了三江径流的丰枯遭遇规律.结果表明,榕江与练江的丰枯同步性最强;三江两两丰枯异步的概率明显大于...     

基于Copula函数的桃林口水库防洪风险分析

为了对桃林口水库进行防洪风险分析,采用阿基米德Gumbel-Hougaard Copula连接函数,构建了入库洪峰与洪量的两变量联合分布模型,由随机抽样模拟洪峰和洪量系列,然后基于洪水类别生成洪水过程线。同时综合考虑了水库泄洪能力与水位库容关系水力不确定性因素,采用Monte Carlo法计算桃林口水库在现行常规调度条件下不同风险因子组合对应的水库调度风险定量关系。结果表明,桃林口水库防洪风险系统最主要的控制因素是水文风险,水力风险影响次之。降低汛限水位及采取合理的控泄方式可极大地减轻下游的防洪压力,而该调度方式下水库本身的风险率很小。研究成果为当地水库管理与防汛部门制定科学、合理的防洪规划,为未来合理利用洪水资源探索汛限水位动态化管理提供一定的参考。     

基于滑动Copula函数的金沟河流域径流-气温关系变异诊断

为探究变化环境下金沟河流域径流和气象因素的关系变异情况,根据八家户水文站1964—2016年的水文气象数据,采用极点对称模态分解(ESMD)方法、Spearman相关分析和滑动Copula函数对流域内水文气象要素进行了分析。结果表明:金沟河流域的径流序列整体上呈微弱的减小趋势,降水和气温序列呈增加趋势,ESMD趋势项反映出金沟河流域的径流、降水和气温序列均呈非线性趋势变化;降水和气温序列的突变时间分别为1983年和1997年,径流序列的突变时间为2002年和2015年;滑动Copula函数不同窗口下的相关系数显示径流-气温关系变异时间为1997年,联合序列的最佳Copula函数由1964—1997年阶段的Gauss-Copula函数变异为1998—2016年阶段的Gumbel-Copula函数。气候变化和人类活动是造成金沟河流域径流-气温关系变异的主要原因。研究结果有助于了解金沟河流域内水文气象要素的变化特征及径流气象要素的关系变异时间,可为流域内的其他水文计算提供参考依据。     

基于改进多元模糊均生函数的克孜河年径流预测

天然径流的计算是区域水资源评价和水利水电工程设计的基础。本文采用改进多元模糊均生函数时间序列模型对新疆克孜河天然径流量进行模拟,结果表明该模型适用于天然径流预测,且可获得较高的预测精度。     

基于混合核SHTS-SVM的年径流预测

为提高年径流预测精度,利用同热传递搜索(SHTS)算法对混合核支持向量机(SVM)关键参数和混合权重系数进行优化,提出混合核SHTS-SVM年径流预测模型。通过6个不同维度的标准测试函数对SHTS算法进行仿真验证,并与当前寻优效果较好的教学优化(TLBO)算法、灰狼优化(GWO)算法进行对比验证。利用两个年径流预测算例对混合核SHTS-SVM模型进行实例验证,并与多项式核SHTS-SVM、高斯核SHTS-SVM及SHTS-BP模型预测结果进行对比。结果表明:SHTS算法寻优精度优于TLBO、GWO优化算法,具有较好的极值寻优能力和稳健性能。混合核SHTS-SVM模型综合了多项式全局核函数和高斯局部核函数二者优点,在预测精度、泛化能力等方面均优于对比模型,具有较好的实际应用价值。     

基于EMD-LSTM-ANFIS模型的年径流预测研究

为提高径流预测精度,提出基于经验模态分解(EMD)和长短期记忆(LSTM)神经网络、自适应神经模糊推理系统(ANFIS)相结合的径流预测模型。通过EMD将原始径流序列分解成多个更具规律的分量序列,利用自相关函数法(AFM)和虚假最邻近法(FNN)对每个分量序列进行相空间重构,确定输入、输出向量,建立EMD-LSTM-ANFIS预测模型,并构建EMD-LSTM、EMD-ANFIS、LSTM、ANFIS作对比模型,利用建立的5种模型对云南省龙潭站年径流进行预测及对比分析。结果表明:EMD-LSTM-ANFIS模型对实例年径流预测的平均相对误差为3.18%,平均相对误差较EMD-LSTM、EMD-ANFIS、LSTM、ANFIS模型分别降低55.0%、65.2%、68.1%、78.4%,具有更高的预测精度和更强的泛化能力。EMD-LSTM-ANFIS模型用于径流预测是可行和可靠的。     

基于可变集的年径流预测方法

年径流预测是水资源学科中的研究热点与难点,如何保证预测方法的科学性与预测精度的稳定性是研究的关键问题。文中应用可变集的辩证法数学定理,引入辩证思维,提出年径流预测可变集方法新的研究途径。通过实例与实测值比较分析,表明新的预测途径在满足一定预报精度要求的前提下,可以保证方法的可靠性与结果的稳定性,具有广阔的应用发展前景。