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基于神经网络的降雨径流预报 总被引:2,自引:0,他引:2
本文将人工神经网络应用于二滩水电站以上支流鱼河的降雨径流预报,通过建模、计算、比较和分析可知,其非线性映射能力、自学习能力和灵活性,均能较好地反映降雨径流之间的非线性的、复杂的转换关系,结合流域水文特性并合理处理建模数据,值得进一步深入研究。 相似文献
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混合遗传神经网络算法研究及其在径流预报中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
根据流域径流预报的特点,针对神经网络原有固定结构学习方法的缺陷,通过对人工神经网络、遗传算法进行组合利用和加以改进,建立了混合遗传神经网络模型,并对其神经网络的结构和权值阈值同时进行了优化。然后以某灌区径流预报为例,分别利用BP(back propagation)算法、本文方法进行仿真试验,验证方案的可行性和有效性,结果表明本文算法既克服了神经网络结构选取的盲目性,给出了优秀的初始权值,又克服了遗传算法耗时的缺点,最终达到了提高网络收敛性能和收敛速度的目的。 相似文献
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中长期径流预报是水资源进行合理开发利用的前提和基础。文章通过比较3种不同预报方案在BP神经网络模型下对柏叶口水库非汛期月径流预报效果,找出了在非汛期月径流预报中预报效果最好的方案。 相似文献
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径流预报是缓解洪水的一种重要方法。基于1978-2010 年的水文资料,结合长短期记忆神经网络(Long-Short Term Memory,LSTM),构建了灞河流域径流预测模型,并且评价了模型对同一流域不同特征水文站的差异及不同季度的预测效果差异。结果表明:不同神经元的组合,对LSTM 模型预测效果会产生影响,利用最佳的神经元组合可以更加有效预测径流量变化,大峪河大峪(三)站的最佳组合为第一层神经元128 个,第二层神经元32 个;灞河罗李村(四)站的最佳组合为第一层神经元128 个,第二层神经元8 个;灞河马渡王站的最佳组合为第一层神经元8 个,第二层神经元2 个。不同站点的LSTM 最佳模型都能较为有效的预测三个水文站2006-2010 年的径流量变化,其中大峪河大峪(三)站效果最佳,其余两个站点效果相对较差。LSTM 模型对各个季度的预测效果有差异,各个站点大部分第三季度的均方根误差都较大,而对第一、四季度的径流预测相对较准确。 相似文献
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中长期径流预测是水资源研究领域的一项重要内容,本文针对汾河上游兰村站的径流量进行预测。建立三层BP神经网络模型,采用Levenberg-Marquardt(LM)法对模型进行训练。结果表明:模拟和预测的结果精度较高,满足精度要求。LM-BP神经网络模型在汾河上游兰村站的径流预测中是可行的,研究结果可为区域水资源规划管理提供科学依据。 相似文献
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基于黄河流域1979—2018年的ERA-Interim再分析气候与水文数据,以及CMIP5中10个气候模式下3种典型排放情景(RCP2.6、RCP4.5、RCP8.5)的全球气候变化数据,采用离散数据的处理方法,建立黄河流域贝叶斯网络模型,推断黄河流域近40余年来气候要素对径流的影响概率,预测黄河流域未来径流量。结果表明:1979—2018年黄河天然径流量呈减小趋势,基于贝叶斯网络分区间概率预测预报的径流量也呈减小趋势;黄河流域的不同区间(低、中、高)径流量对气候的敏感程度不同,但径流始终与降水相关性最高;在RCP2.6情景下,黄河流域未来20年、60年的径流量为585.50亿、588.57亿m~3;在RCP4.5情景下,其值为585.42亿、587.53亿m~3;在RCP8.5情景下,其值为593.50亿、585.11亿m~3。 相似文献
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余开华 《水资源与水工程学报》2013,24(2):204-208
鉴于BP神经网络学习收敛速度慢、参数选择困难、易陷入局部极值等缺点,提出小波神经网络河道流量水位预测模型,以盘龙河天保站流量水位预测为例进行分析。采用循环算法确定最佳BP神经网络结构,并在相同网络结构及期望误差等条件下,运用GA优化BP神经网络初始权值和阈值,构建传统BP、GA-BP神经网络河道流量水位预测模型作为对比预测模型。结果表明:小波神经网络结合了神经网络与小波分解在函数逼近上的优点,其预测精度高于传统BP和GA-BP网络模型,表明小波神经网络用于河道流量水位预测是合理可行和有效的,可为水文预测预报提供新的途径和方法。且小波神经网络模型具有计算简便、逼近能力强、收敛速度快,能有效避免局部极值等特点,有着广阔的应用前景。 相似文献
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数据驱动水文模型可以在不考虑复杂物理过程的情况下,实现对数据种类较少的小流域日径流量的准确预测。本研究基于安徽省黄山市月潭水文监测站点2009-2012年的日径流量监测数据,分别构建粒子群寻优算法改进的神经网络(PSO-BPNN)以及支持向量机(PSO-SVM)模型。通过进行不同形式的模型结果比较发现,两类模型均有较好的拟合能力及泛化能力,其中基于三日流量数据的(PSO-SVM)模型具有最优模拟结果,可以考虑用于月潭流域日径流量的预测,实现流域内水资源的合理配置以及相关灾害的预防。 相似文献
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BP神经网络在洞庭湖氨氮浓度预测中的应用 总被引:5,自引:0,他引:5
采用BP网络的三种改进算法,对洞庭湖桂花园8年(1995年~2002年)的氨氮浓度和其影响因子实测资料进行分析,建立了基于BP神经网络的氨氮浓度预测模型,并对三种改进算法的训练结果进行了比较。结果表明:作为数据驱动型模型的BP网络,用来建模的学习样本质量至关重要,可以直接影响网络的预测精度。1995年~2002年的丰水期(9月份)数据分布比较均匀,能让网络对样本充分学习,与传统的统计建模方法相比,预测精度较高,能较好地反映洞庭湖氨氮浓度与其影响因子之间变化规律。 相似文献
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基于免疫进化算法的BP网络模型在径流预测中的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
在BP网络模型基础上,引入免疫进化算法,建立了基于免疫进化算法的BP网络模型。该模型在一定范围内随机生成初始权值群体,用BP网络进行训练,选择群体中具有最大适应度值的权值个体作为最优个体,应用免疫进化算法生成下一代权值群体,再用BP网络对权值群体进行训练,此迭代过程反复进行,直至达到问题求解精度要求为止。将该模型应用于新疆伊犁河雅马渡站的径流预测,并将预测结果与基本BP网络模型和基于遗传算法的模糊优选BP网络模型的预测结果进行比较,结果表明,该模型不仅精度较高,而且稳定性较好。 相似文献