Rough Fuzzy Inference Model and its Application in Multi-factor Medium and Long-term Hydrological Forecast

This paper targets efforts to integrate rough set theory and the fuzzy inference technique into the multi-element medium and long-term hydrological forecast. Rough set theory is used to predigest the data and deal with the redundant inconsistent initial information table. Accordingly, the factors are reduced with the attribute significance concept. The minimal solution which is as fuzzy inference forecast pattern rule set in the model is achieved according to the principle of maximal attribute significance and combination significance as well as rules frequency. The model is applied to forecast annual runoff of Dahuofang Reservoir in China. The results indicate that the forecast precision is improved with rough set and the model can effectively reflect the non-linear relations between the runoff and factors and provide an effective and adaptable method to solve forecast problems related to complex factors selection and minimal inference rule set generation.     

基于关联规则挖掘的径流长期预报模型研究

关联规则是一种重要的数据挖掘技术。现结合水文长期预报的特殊性,将关联规则挖掘分析方法应用于径流长期预报中。根据预报目标初选出预报因子,构成长期预报事务数据集。然后将其进行离散化处理,对离散化后的数据集进行关联规则分析,挖掘出满足事先设定的最小支持度和最小置信度的强关联规则,解释规则并建立模型。以嫩江江桥站汛期径流长期预报为例,挖掘出满足要求的强关联规则,这些强关联规则中蕴含着北太平洋海温变化和江桥汛期径流的关系,说明了关联规则挖掘分析方法在径流长期预报中的可行性。     

基于WNN和FRM模型的流域水文中长期预报

选取4个前期预报因子,以模糊识别模型对中长期水文现象进行拟合与预测,用小波神经网络计算预测模型权重,以相关系数大于0.90的回归方程作为拟合方程,对流域水文现象进行中长期预测计算与检验。结果表明:该方法具有一定的合理性和简便性。     

改进的案例推理方法在政府应急预留水量预测中的应用

针对政府应急预留水量受突发事件影响而呈现出的不确定性、短暂性、周期性的特征,将改进的案例推理(CBR)方法应用于政府应急预留水量预测。通过引入虚拟变量描述定性因素,利用粗糙集理论对属性进行约简,基于相似案例集的历史应急需水量,融入时间序列权重,对当前政府应急预留水量作出预测。将方法应用于某危险品泄露污染河流的突发事故,验证了其实用价值。     

流域年径流量组合预测方法研究与应用

本文介绍了组合预测模型的原理,并以周期叠加外推法、平稳时间序外推法和灰色预测为子预测模型建立时变权最小方差组合预测模型。实例计算结果表明,时变权最小方差组合预测模型的预测精度优于3个子预测模型。组合预测模型理论依据充分,既可应用于流域年径流量的预测,又可推广到其他水文要素的预测。     

基于KPCA-PSO-SVM的径流预测研究

为提高径流预测模型的准确性与稳定性,对KPCA-PSO-SVM的径流预测方法进行了研究。在分析径流影响因素的基础上,利用核主成分分析(KPCA)法对径流影响因子进行非线性特征提取,获得主成分作为支持向量机(SVM)的输入变量,建立了径流预测SVM模型,其中模型参数通过粒子群算法(PSO)进行优化。模型建立后,以新疆伊犁河雅马渡站中长期径流预测为例进行分析。预测分析结果表明,在拟合和检验阶段模型的平均相对误差分别为0.77%和7.64%,与其他预测模型比较,基于KPCA-PSO-SVM方法建立的径流预测模型有较好的预测和泛化能力,是一种行之有效的中长期径流预测方法。     

基于可变模糊综合分析的冰凌预测模型

在分析凌汛成因影响因素的基础上,以可变模糊集理论为核心,采用二元比较法确定指标权重,结合统计相关分析确定预报因子相关程度,提出一种基于可变模糊综合分析的冰凌预测模型。将该模型应用于黄河内蒙古段开河日期的预测,结果表明该模型计算简便,对开河日期的预测具有较高的精度。     

贯入法及冲击筛分法检测砌体抹灰 砂浆强度研究

为了解现有的砌筑砂浆强度检测方法的适应性,进行了试验研究。试验中主要采用了贯入 法、冲击筛分法检测普通粘土砖砌体28 d抹灰砂浆的强度,并辅以点荷法,立方体抗压强度予以对 比分析。结果表明,冲击筛分法可以用作普通粘土砖砌体28 d抹灰砂浆强度的检测,而贯入法需要 进一步研究,以获得准确的抹灰砂浆强度回归曲线,方可用于现场检测。     

基于多重演化模式重构的水文预报模型及应用

因长期受人类活动、气候变化等多重因素作用,水文时间序列表现出多时间尺度、多频率、动态变化、自记忆性等复杂性特征,增加了水文预报结果的不确定性。本文将经验模态分解模型,核主成分分析模型和支持向量机模型耦合,建立了针对复杂性水文时间序列的预报模型,并采用NASH效率系数、自相关系数、相对误差作为模拟预测精度及参数率定的多目标判断标准。模型应用于黄河花园口水文站径流序列的长期水文预报中,结果表明:模型预报时段长,具有较好的预测准确性和实践应用价值。该模型为多重因素作用的复杂性水文时间序列预报提供了一种方法。     

基于逐步优化算法的水库预报预泄规则拟定研究

针对水电站水库常规预泄调度运行洪水资源利用率较低等问题,建立了基于逐步优化算法的水电站水库预报预泄优化模型;以优化计算结果及预泄调度的基本原则为基础,分别拟定了水电站水库一般时期和枯汛过渡期的预报预泄运行规则,并构建了相应的数学方程.实例计算表明,按拟定规则模拟水库运行的年发电量及年弃水量与优化计算结果接近.规则具有较强的可操作性,不但能有效保证汛期防洪安全,而且能充分利用水头及减少弃水,进一步提高发电效益,较好地实现洪水的资源化利用.     

非方程灰色系统方法在长期水文预报中的应用初探

基于水文过程的复杂性和影响因子信息收集不完善这一基本事实，本文将流域水文系统视为含有灰元和灰信息的灰色系统，并初步实践了非方程灰色预报方法在长期水文预报中的应用。方法在一定意义上脱离了传统的以方程为中心的预报模式，它既考虑预报因子对预报量的不同影响程度，又不过分强调预报量与预报因子的具体相关函数形式，为长期水文预报提供了一种新思路。文中列出了实例，效果令人满意。     

渭南市尤河水库洪水预报研究

用水箱模型进行了尤河水库洪水预报,并探讨了模型参数的确定方法,优选得到模型参数.研究表明,水箱模型具有所需资料少、预报结果可靠,可用于该水库的洪水预报.     

基于最小二乘支持向量机的万元工业GDP取水量非线性组合预测

根据支持向量机(SVM)和组合预测理论,选择趋势法预测万元工业GDP取水量的3种主要模型,提出基于最小二乘向量机(LS-SVM)的万元工业GDP取水量非线性组合预测方模型。实例表明:与单项预测模型和线性组合预测相比,基于LS-SVM非线性组合预测模型具有更强的泛化能力,能够有效提高区域万元工业GDP取水量预测精度。     

土壤侵蚀预报方法研究

文章分析了影响土壤侵蚀的各项因素,结合数量化理论新方法,对土壤侵蚀预测模型进行新的探索,并在研究区应用,预报模型预测精度符合要求,为土壤侵蚀预报开辟了一条新的途径,同时为水土保持工作的开展提供了新的科学依据。     

滨江流域GPS降水预报系统的研究与实现

 利用试验区建立的GPS水汽监测网获得的近乎实时的水汽数据,采用模块开发和系统集成方式,研制了流域GPS降水预报系统。介绍了系统的体系结构、主要功能、运行情况及开发的关键技术。叙述了流域降水预报的各种预报方法,并建立了基于遗传算法的降水预报神经网络模型(GA-BP网络模型)。结果表明,GPS水汽可为降水预报提高精度;GA-BP网络是一种精度较高的降水预报模型,可提高预测精度,增长有效预见期。该系统能根据流域GPS观测数据、高空数据、卫星云图,数值产品等数据,实现不同数据源的信息处理和不同时效的降水预报制作,为洪水预警预报和防洪决策服务。     

基于人工神经网络的卡尔曼滤波实时校正技术

针对人工神经网络技术在实际应用中常出现的过拟合现象，设计了以人工神经网络模型做初级预报，用卡尔曼滤波技术对初级预报结果进行二次预报的方法。该方法用于淮河王家坝水文站最高洪水位的预报和岷江上游段紫坪埔水文站的流量预报，并与标准的BP网络模型以及卡尔曼滤波模型进行了比较。两个应用实例的计算结果表明，以上两种技术的结合，不仅有利于预防过拟合问题，还可提高预报精度。     

城市年用水量的分类预测探析

在对某市年用水量随机时间序列原始数据进行预处理的基础上,发现该市年生活用水量的一次累加时间序列数据具有明显的线性趋势;工业年用水量一次累加用水时间序列服从一元多项式。将该市年总用水量分为工业、生活、其他三类进行分类预测,分别用一次累加乘幂指数预测、一次累加一元多项式预测对该市生活和工业年用水量进行了预测,复相关系数达0.99。为便于分析比较,对该市年总用水量预测上采用对年用水量预测效果较好的灰色预测模型进行了预测。结果表明:分类用水量预测比总体用水量预测具有精度高,结果稳定的特点,可用于该市的年用水量预测。     

水电厂气象水文综合预报调度模型的建立与应用

水电厂气象水文综合预报调度模型整合了降雨预报方案、中长期水文预报方案:洪水预报方案、水库优化调度方案等现有模型系统.降雨数值预报接入水库预报调度系统后,延长了来水预报预见期,结合文中研究的优化调度模型,使水电厂能够提前调整发电计划、调度方案,增加了水电厂的发电效益和水库的防洪减灾社会效益.     

洪水预报模型组件化及应用

根据洪水预报模型的结构和逻辑特性,将其拆分成相对独立的模块,运用组件技术、Web Service技术和面向服务的体系结构对模块进行封装并发布服务,形成洪水预报模型组件库;同时,运用洪水预报模型组件搭建模式来搭建洪水预报模型,并将其应用于东洋河流域的洪水预报。应用结果表明,组件化的洪水预报模型具有可移植性强、代码重用率高、可扩展性好、易于维护和展示效果好等优点。     

灰色系统理在井灌水稻区渠道水温预测中的应用

初步探讨了灰色系统理论中的GM(1,1)模型用于预测井灌水稻区渠道水温的可行性和合理性,并建立了用于预测水温的灰色模型,经过相对误差及后验差检验,结果表明预测精度等级为Ⅰ级,表明该方法对估计水温时序值是可行的。