推算洪水流量的人工神经网络方法

天然河道洪水期的水位流量关系因受多种因素影响一般为复杂的绳索曲线，洪水流量依赖大量实测流量测次资料手工绘制成时序型曲线由水位（或时间）值查算。本文运用人工神经网络“反向传播”模型（ＢＰ模型），引入与流量相关的水位、涨落率、落差等因子建立多因素相关人工神经网络推流模型。结果表明该模型的拟合能力强，推流精度满足实用要求     

基于人工神经网络的洪水推流计算方法

天然河道洪水期的水位流量关系，因受洪水涨落率和回水预托等多种因素的综合影响，一般为复杂的非线性绳套曲线。洪水流量过程资料往往依赖大量实测流量资料，根据人脑的定性判断和经验手工绘制水位（或时间）与流量的时序型曲线后由水位过程（或时间）内插求得。本文运用人工神经网络反向传播ＢＰ模型，引入与流量变化密切相关的水位、涨落率、落差等因子建立多因素相关的人工神经网络推流模型。实例应用结果表明该模型的拟合能力强     

应用人工神经网络推算洪水流量的计算方法

天然河道洪水期的水位－流量关系，因受洪水涨落率和回水顶托等因素的影响，一般成为非线性绳套状曲线，洪水流量过程的计算往往根据大量实测水位，流量资料，采用定性判断和实践经验手工绘制水位与流量的时序列关系曲线，由水位过程插补求得。本文运用人工神经以向传播模型，引入与流量变化密切相关的水位，涨率，落差等因子，建立多因素相关的人工神经网络推流模型。     

洪水绳套曲线模拟研究

本文根据校正因数法的基本原理,采用浮动多项式选配水位与稳定流量的关系方程和水位与校正因数的关系方程,以模拟计算的流量与实测流量相对误差的平方和最小为目标准则,分析了约束条件,建立了洪水绳套曲线的模拟模型;提出了用正多面体法对模型参数进行求解优化。实例验证结果表明,该法能有效地模拟受洪水涨落影响的水位流量关系绳套曲线,且对受其它因素影响的流量资料整编具有一定的指导意义。     

浏渭河Lang梨站绳套水位—流量关系曲线拟合研究

文章运用数值逼近的理论，采用优化方法，建立了Lang梨站绳套水位－流量关系的三次幂曲线方程，并用实际资料进行拟合，其成果能基本满足资料整编和报汛的要求。     

洪水流量自动测报的水力学推流模型

高洪流量测验是水文监测中的重点和难点，由水位资料直接推算流量进而实现天然河道洪水流量的自动测报是水文工作者探索的一条新的技术途径。简要介绍了一种近似扩散波水力学推流模型，并以实例验证了该模型的推流精度。     

落差指数在线推流在小柳巷水文站的应用

小柳巷水文站测流断面受上游来水以及下游洪泽湖变动回水顶托的综合影响。由于该站断面水位流量关系呈逆时针绳套曲线,水文定线规律难以率定,因此不能采用单一的水位流量关系线,给测站日常流量测验、水文资料整编和水文情报预报工作带来一定难度,传统的人工流速仪测流耗时长,随着时代进步无法满足日常高效快捷的测验要求,无法准确、高效、快捷地为防洪调度提供数据决策支撑。本文以小柳巷水文站20210702、20210716两场洪水实测流量资料为基础,利用水位落差指数法(本文采用临淮关水位站水位),借用落差方程建立新型水位流量关系进行推流计算,与实测流量对比分析表明,该方法误差小、精度较高,可为水文站流量定线推流、水文资料整编、水文预警预报提供数据支撑。     

梧州水文站推流方法的比较分析

介绍连时序绳套曲线法 ,水位后移法 ,校正因数法 ,涨落比例法的基本原理及其在梧州水文站的应用分析。通过分析比较 ,认为涨落比例法最适合梧州水文站的测站特性 ,且能满足各方面要求的推流方法     

关于文官(二)站流量推流问题的探讨

综述文官(二)站历年测验及推流，分析影响该站水位流量关系的因素，提出用临时曲线法、连时序法、水工建筑物法综合推流。     

电功推流法在青山水库2004年流量资料整编中的应用

2004年青山水库因除险加固工程的进行,拆除了出库水文测验设施,全年无完整的出库实测流量资料进行流量资料整编.介绍用电功因子与发电机组出流直接相关法对2002、2003年隧洞站断面实际过流与这2年隧洞电站发电电功的关系进行分析,分析结果应用于2004年的隧洞站的定线推流来进行流量资料整编.经检验,推流结果既符合实际,又有较高的精度.     

浅析洪水涨落与水位流量的关系

洪水在涨落过程中,由于洪水波传播所引起的附加比降的不同,使断面上的流量与同水位稳定的流量相比产生有规律的增大或减小,反映在水位流量关系上,曲线呈逆时针的绳套曲线。根据洪水绳套曲线的特征,涨水时附加比降为正,同级水位     

洪水期水位流量关系绳套曲线的直接拟合

受洪水涨落影响的水位流量关系通常为时序型绳套曲线，现有的校正因数法在电算整编中存在一定的困难，本文通过对校正因数法公式的幂级数展开，提出水位流量关系绳套曲线的计算机直接拟合数学方法，并对该法的原理、步骤作了较详细的介绍。实例验证结果表明，该法能有效地模拟受洪水涨落影响的水位流量关系绳套曲线，且具有计算速度快，推流精度高等优点。     

浏渭河(朗+木)梨站绳套水位-流量关系曲线拟合研究

文章运用数值逼近的理论,采用优化方法,建立了(朗木)梨站绳套水位-流量关系的三次幂曲线方程,并用实际资料进行拟合,其成果能基本满足资料整编和报汛的要求。     

基于MATLAB的三次样条插值在绳套型水位流量关系定线推流中的应用

对于绳套型水位流量关系,常用连时序法定线,即：手工绘制水位流量关系曲线。通过实例介绍了利用三次样条插值进行绳套水位流量关系定线的方法,编写Maflab程序由计算机代替人工完成繁琐的手工作业,处理方法简单实用。误差分析表明,插值流量与人工推算流量的相对误差很小。     

中小型水电站推流方法的研究与改进

结合工作实际,通过对规范的理解,明确了有关因数的物理意义。对推流方案的编制与应用,如何提高流量成果的精度等有关问题进行了较深入详实的论述。进而编制出一套改进型的推流方案。     

堰流公式推流流量系统分析研究

莱芜水文站是大汶河上游主要控制站,位于山东省济南市莱芜区凤城街道办事处东方红村南,属国家二类水文站。通过利用莱芜水文站实测流量资料和测验断面水工建筑物观测资料进行分析研究,确定不同水位级的堰流流量系数及其变化规律。用水工建筑物推求流量,解决了中、高洪水流量测验技术难题和安全隐患,进一步提高了流量测验的精度和安全性,可满足于水文测验规范要求和整编规定要求。     

人工神经网络与遗传算法在多泥沙洪水预报中的应用

由于水沙作用机制和演进规律的复杂性，以及河道形态变化等因素，多泥沙洪水预报一直是洪水预报的难点，对高含沙洪水快速、准确的预报是多年来国内外专家十分关注的课题。作者采用具有高度非线性识别能力的人工神经网络与遗传算法相结合的方法，探讨了建立智能预报模型的基本方法，进一步对如何提高预报精度的问题进行了研究，并结合黄河洪水预报实例检验了神经网络模型的可行性。检验结果表明，该方法能够较好地识别多泥沙洪水的演进规律，对水位、流量和含沙量都能进行合理预报。