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分析清河水库中长期水文预报状况、历史资料,提出预报单位年的概念,采取灰色关联度方法选取适当的年份作为典型年,采用径向基神经网络技术,构建清河水库中长期水文预报新模型,并开发了基于VB的中长期水文预报系统。通过近3年的应用检验,取得了较好的效果,较大地提高了清河水库中长期水文预报精度。 相似文献
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基于BP网络的中长期水文预报精度影响分析 总被引:1,自引:0,他引:1
文章分析了影响中长期水文预报BP网络模型精度的因素,其中输入层节点数、节点转换函数及网络训练方式的选择对模型精度的影响很大。并结合研究结果,对中长期水文预报BP网络模型的参数优选提出了一些建议。 相似文献
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水文时间序列AR(P)模型阶数的识别 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍水文时间序列AR(P)模型的建立及其在中长期水文预报中的应用,并对确定模型阶数P的方法进行了总结和分析,力求进一步提高中长期预报的精度。 相似文献
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中长期水文预报综合分析理论模式与方法 总被引:44,自引:1,他引:44
为了探索提高中长期水文预报的精度,本文依据水文成因,统计与模糊集分析相结合的研究方法论,提出考虑预报因子权重的中长期水文预报综合分析理论模式与方法。 相似文献
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中长期水文预报方法研究综述 总被引:1,自引:1,他引:1
从传统的水文统计法、成因分析法和现代的模糊数学方法、人工神经网络方法、灰色系统理论方法等方面,系统地总结了国内外中长期水文预报的研究进展情况。对其研究现状进行了评述和分析,指出了当前中长期水文预报模型存在的模型适用性不是这一主要问题。分析认为:①从物理成因上解释预报因子的合理性,使预报模型建立在严格的物理成因的基础上,是今后中长期水文预报应遵循的基本原则;②根据水文要素变化的非线性特点,将各种方法进行耦合,将在中长期水文预报中发挥重要作用;③应积极开展中长期水文预报所需资料的观测与积累,特别是人类活动的影响、全球气候变暖等引起的预报因子及影响因素的变化。 相似文献
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浅谈中长期水文预报方法 总被引:4,自引:0,他引:4
由于影响水文要素的各种因素十分复杂,中长期水文预报方法目前尚不够成熟,因此在做中长期水文预测时必须参考诸多因素,采用多种方法综合分析、合理取值;并应结合当地实际不断积累经验,进一步探讨中长期水文预报方法,以提高水文要素长期预报的精度。 相似文献
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许峰 《河南水利与南水北调》2016,(6):38-39
文章以辽宁省大伙房水库作为研究对象,通过对几种中长期水文预报方法的比较分析,选取出预报精度最高的一种方法。研究结果表明,BP神经网络法在径流中长期预报方面的精度最高,因此可运用该方法对水库径流进行中长期预报,从而为水库引水及调度计划的合理制定提供依据。期望通过文章的研究能够对中长期水文预报方法的推广应用有所帮助。 相似文献
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Qiang Zhang Ben-De Wang Bin He Yong Peng Ming-Lei Ren 《Water Resources Management》2011,25(11):2683-2703
High accuracy forecasting of medium and long-term hydrological runoff is beneficial to reservoir operation and management.
A hybrid model is proposed for medium and long-term hydrological forecasting in this paper. The hybrid model consists of two
methods, Singular Spectrum Analysis (SSA) and Auto Regressive Integrated Moving Average (ARIMA). In this model, the time series
of annual runoff are first decomposed into several sub-series corresponding to some tendentious and periodic motions by using
SSA and then each sub-series is predicted, respectively, through an appropriate ARIMA model, and lastly a correction procedure
is conducted for the sum of the prediction results to ensure the superposed residual to be a pure random series. The annual
runoff data of two reservoirs in China are analyzed as case studies. The results have been compared with the predictions made
by ARIMA and Singular Spectrum Analysis-Linear Recurrent Formulae (SSA-LRF). It is shown that hybrid model has the best performance. 相似文献
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ARIMA与ANN组合预测模型在中长期径流预报中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
基于时间序列预测模型及BP神经网络,提出了新的组合预测方法.该方法采用三层结构的BP神经网络来构造组合预测模型,运用时间序列模型预测方法得出的预测结果,采用历史滚动法将前5年的预测结果数据作为BP网络的输入,以当前年份的预测结果为网络期望输入,建立了ARIMA-ANN组合预报模型.利用Matlab7神经网络工具箱对塔里木河上游源流卡群水文站的年径流量进行了预报及验证.结果表明:组合模型的预报结果精度高,容错能力强,是中长期径流预报的有效方法. 相似文献
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目前以气象要素作为预报因子对水文变量(如径流量)做出预报是常用的一种长期预报方法。介绍了以北半球500hPa高度(H500)、100hPa高度(H100)和西太平洋海温(SST)三个气象场要素作为预报因子,采用逐步回归分析方法,对长江大通站的月径流量、7—10月份的径流总量做预见期为一年的预报。结果表明,建立的统计预报方案满足精度要求,可供实际预报工作参考。 相似文献
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流域洪水预报模型大致可分蓄满产流和超渗产流2种方式,针对滦河流域的地形、地貌及雨洪特性,采用三水源模型,属于蓄满产流方式。介绍三水源模型实时洪水预报系统在滦河流域的应用。利用模型,根据计算误差来实时修正估计结果、模型参数等,使得实时洪水预报系统具有较好的实时修正和动态跟踪能力。实际应用过程中,由于流域实际产流过程是复杂、多样的,蓄满与超渗2种产流方式在同一区域可能同时存在,预报结果与实测数据存在一定误差,但通过实例分析,多数误差在规定的范围内,正常情况下的预报精度较高,基本上满足了水库防汛要求。 相似文献
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基于多种混合模型的径流预测研究 总被引:5,自引:0,他引:5
变化环境下径流的波动不断加大,给径流的精准预报带来新的挑战。基于"分解-合成"策略的混合径流预报模型来提高预报精度是当前研究的热点之一。以往研究聚焦在单一的混合预报模型而忽视了它们的适用性研究。基于此,以渭河流域为例,在优选多元线性回归(MLR)、人工神经网络(ANN)和支持向量机(SVM)单一预报模型的基础上,分别基于经验模态分解(EMD)、集合经验模态分解(EEMD)和小波分解(WD)构建了多种混合模型,并融合了大气环流异常因子的信息。结果表明:(1)SVM模型预测精度高于ANN和MLR;(2)混合预测模型预测精度均高于单一模型,混合模型中WD-SVM的预测精度优于EMD-SVM和EEMD-SVM;(3)融合大气环流异常因子后WD-SVM模型预测精度最高,对极值预报精度的提高较为明显。 相似文献
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将现有水文预报方法分为过程驱动模型方法和数据驱动模型方法两大类.过程驱动模型指以水文学概念为基础,对径流的产流过程与河道演进过程进行模拟,从而进行流量过程预报的模型.过程驱动模型近年在中长期预报方面的发展主要表现在对概念性流域降雨径流模型的结构进行改进,以适应较大时间尺度预报的需要.数据驱动模型则是基本不考虑水文过程的物理机制,而以建立输入输出数据之间的最优数学关系为目标的黑箱子方法.数据驱动模型以回归模型最为常用,近年来由于神经网络模型、非线性时间序列分析模型、模糊数学方法和灰色系统模型等的引进,以及水文数据获取能力和计算能力的发展,数据驱动模型在水文预报中受到了广泛的关注. 相似文献