基于GMBPDS的塔里木河径流量预报研究

GMBPDS综合模型有效地将灰色理论的弱化数据波动性优点和神经网络非线性特点结合起来,而且证据理论又能使神经网络融合的不稳定性得到改善。用来水量实测数据进行验证,结果表明该预测模型具有可行性和实用性。     

叶尔羌河年径流量逐步回归周期分析与预报

叶尔羌河发源于喀喇昆仑山北麓,是塔里木河主要源流之一,卡群水文站是其水量控制站。文章选用卡群水文站1954-2018年年径流量W(t)序列,建立了逐步回归周期分析模型,对建模期W(t)序列进行了模拟检验,对建模期外的2019、2020年年径流量进行了预报,效果良好。     

基于逐步模糊聚类的预报方法

为了将逐步模糊聚类方法应用于观测资料的分析,本文提出各类别中心的概念,并给出一种确定方法。实例表明,依此可扩大模糊聚类分析的预报范围和提高预报精度。     

基于随机森林回归分析的径流预报模型

基于丹江水系老灌河干流主要控制站西峡水文站(1970~2010年)的径流量、流量、气温、降水量、蒸发量、相对湿度、气压等水文和气象资料,利用随机森林回归算法构建径流预报模型。结果表明:该模型的决定系数(R2)为0. 89,均方根误差(RMSE)为0. 038 2,模型预测精度(P)为91. 52%,在径流预测方面精度较高,可为其他区域水文预报问题的研究提供参考。     

基于小波分析预测月径流量的贝叶斯(BPF)预报方法

青铜峡位于宁蒙河段上游,宁蒙灌区的农业用水量很大,故需要对其径流量做出相对准确的预测。运用传统的小波分析方法预测青铜峡的月径流量,并在此基础上建立以减小不确定性为目的的贝叶斯预报方法,可以明显提高传统方法的预报结果。可见,考虑模型及参数的不确定性对确定性模型预测有指导意义。     

用逐步回归周期分析预报河川径流年径流量

河川径流是水资源的重要组成部分。河川径流年平均流量反映了河流可利用水资源的数量,是河流最重要的水文特征值之一,它的大小不仅关系到水资源合理开发利用,而且直接影响到农业、工业、交通航运、城市供水、环境等国民经济生产各部门的供水情     

基于多项式回归模型的枯季径流预报与分析

冶河流域径流的补给来源主要是大气降水,径流和降水主要集中在5月-10月.由于受地质环境条件、流域下垫面因素作用,汛期径流与枯季径流存在良好的相关关系.枯季径流预报采用汛期径流量与枯季径流量建立多项式回归模型,通过对不同阶数的多项式进行对比分析,三阶多项式曲线拟合程度较好.采用符号检验和偏离数值检验法对该曲线进行检验,曲线拟合效果显著.并对枯季径流预报结果进行评价,按照枯季径流预报规范的要求,预报合格率达89.3%.该流域枯季径流,是沿河工业用水、灌溉用水的主要来源,分析和预报冶河枯季径流来水情况,为制定工农业用水方案提供科学依据.     

基于小波分析的最近邻抽样回归预报模型研究

〗为了提高水文中长期预报的精度,以屏山站1951～2005年年径流序列为例,应用小波分析技术对信号进行多尺度分析,将水文时间序列分解成若干个高频序列和低频序列,再将高频序列和低频序列分别应用最近邻抽样回归建立模型,然后应用小波重构技术将各序列进行重构,从而实现对原始序列的预测。结果表明：应用小波技术建立的组合模型,其精度明显高于单一的最近邻抽样回归模型,可以应用于生产实践中。     

基于多元线性回归模型的滦河流域径流量变化驱动因子分析

基于滦河流域中上游以山区地形为主,地势变化剧烈,地貌及土地利用类型多样,生态环境复杂的背景,为研究不同土地利用类型对流域径流量变化的影响,基于多元线性回归模型,分析了流域内不同子流域土地利用类型和降水量变化对各子流域径流量变化的影响。结果显示,处于下游的瀑河和柳河流域径流量受到耕地的影响较为显著,而滦河流域中上游各子流域径流量变化则主要受到草地、水域和林地面积变化的影响。因此,不同子流域降水量与各土地利用类型对流域内径流量变化的驱动性存在较大差异,在进行水利工程规划设计时需进行单独的讨论与分析。     

丹江口水库中长期径流量的多模型预报结果分析及综合研究

水库中长期入库径流量的预报方法有多种模型,各有优缺点,预报结果也存在一定差异,应用过程中给实际决策造成了一定困难。本文以丹江口水库月径流量为研究对象,通过分析多种预报模型计算结果的变化规律,将精度和稳定性等作为性能指标,构建以加权平均和最小二乘法原理为基础的综合预报模型,并对丹江口水库月径流预报进行了建模计算。应用结果表明,该综合模型提高了预报精度,增强了预报稳定性,使其具有更高可信度,为入库径流量预报提供了一个有效的分析方法,为水库调度决策提供了便利。     

基于支持向量回归机的长期径流预报 及不确定性分析

根据汉江流域皇庄站1981-2008年逐月径流量与1980-2007年逐月74项环流指数、北太平洋海温场、500hPa高度场的相关关系,利用逐步回归挑选预报因子,构建基于遗传算法的支持向量回归机模型(GA-SVR),并对2009-2013年逐月径流量进行预报;结果表明,径流预报精度较高,汛期平均相对误差在30%以内,非汛期、年总量平均相对误差在20%以内,均优于随机森林和多元线性回归模型。将GA-SVR模型的预报结果作为概率预报的基础,采用贝叶斯理论中的水文不确定性处理器(HUP)对预报的可靠度进行分析;结果表明,HUP不仅可以提供精度更高的定值预报,还能以置信区间的方式量化预报的可靠度,提供更为丰富的预报信息。     

基于小波分析的浑河流域径流量周期分析

利用浑河流域北口前、抚顺、邢家窝棚三个水文站1954―2011年径流量资料,采用Morlet小波分析法对径流序列进行周期分析。结果表明:流域径流演变过程存在明显的多时间尺度特征,存在5―10年、15―20年、35―40年时间尺度的周期变化,且16年尺度的周期变化最明显。     

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.     

基于利用回归分析法预报上下游相关洪峰水位

根据实际工作需要,为克服采用传统手段利用上下游洪峰水位相关图法来进行洪水预报所带来的不精确性和任意性,笔者利用数学函数方程和回归分析计算软件,使用excel的图形功能,先绘制样本数据散点图,然后在图上添加趋势线,确定了回归方程类型。根据回归方程类型进行了方程系数率定分析,最终推求出预报黑龙江乌云站洪峰水位和洪峰传播时间的数学回归方程,经实例拟合验证,方程计算结果通过检验,基本满足实际应用要求。     

基于分位点回归模型的洪水概率预报方法

采用分位点回归模型分析洪水预报的不确定性, 提供洪水预报倾向值( 预报概率分布的中位数) 和 90% 置信度的预报区间成果, 实现了洪水概率预报。基于/ 精度2可靠性0 联合评价指标对分位点回归模型计算的预报倾向值 和预报区间成果进行了评估。在信江流域梅港站的应用结果表明: 基于分位点回归模型提供的倾向值定值预报结 果可进一步提升洪水预报的精度; 同时该模型提供的 90% 预报区间结果具有较高的覆盖率( 约 90% ) 且离散度较小 ( 小于 01 20) , 表明预报区间以较窄的宽度包含了绝大多数的实测值, 预报可靠性较强。     

基于多元线性回归模型的大坝变形预报研究

大坝变形监测预报的准确性对大坝安全评估具有重要作用,而其变形又受诸多相互关系复杂的外界因素的影响。阐述了目前大坝变形预报的几种主要模型和方法,重点对多元线性回归模型进行了分析。针对温度因子和时效因子的特点,在建模时考虑了温度因子对大坝的时延影响,采用三角函数对温度因子进行表述;对时效因子采用衰减蠕变因子描述,建立了科学合理的回归方程。以三峡工程大坝安全监测为例,采用M at-lab语言对回归模型进行了编程实现。计算结果表明,采用多元线性回归模型能有效地对大坝变形进行预报,预报精度较高,对大坝安全评估具有重要意义。     

基于Mann-Kendall的沈阳水文站年径流量变化分析

本文以沈阳(三)水文站1984-2014年的实测年径流资料为基础,采用滑动平均法、Mann-Kendall检验法,从径流的趋势特征、突变特征等方面对沈阳水文站的径流特征进行了分析研究。研究表明,年径流丰枯交替出现,经历了一个"减-增-减-增"的变化过程。     

基于自回归模型的分布式水文模型预报校正

以清江水布垭上游流域为研究对象,利用1 km×1 km精度的数字高程模型(DEM)提取流域特征信息,采用基于DEM的分布式水文模型(DDRM)对清江流域进行降雨-径流模拟。由于分布式水文模型所需资料在目前的技术水平下难以完全满足或者建模理论不完善等原因,其在水文预报中的应用效果还不太理想。因此,本文建立了自回归模型尝试对DDRM模型的模拟结果进行降雨-径流的实时校正。利用Nash-Sutcliffe效率系数、径流深相对误差等方面对校正前后的模拟结果进行比较分析,结果表明:在DDRM模型的基础上采用自回归模型对误差进行校正提高了预报精度,能在一定程度上弥补分布式水文模型在实际应用中由于资料不足等原因而带来的精度下降的问题。     

岱海入库径流量分析

文章分析了岱海现状,并对岱海入库径流量进行计算。