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将长短时记忆(LSTM)神经网络嵌套至编码-解码(ED)结构,构建了LSTM-ED深度学习模型,采用贝叶斯概率预报处理器量化洪水预报不确定性,提出了一种三峡入库洪水概率预报业务方法,并讨论了降雨预报对洪水概率预报性能的影响。选用向家坝—三峡坝址区间流域2010—2021年汛期6 h降水径流资料序列训练和检验模型,开展了1~7 d预见期入库洪水预报。结果表明:LSTM-ED模型的模拟预报精度优于LSTM模型,验证期1~7 d预见期纳什效率系数高于0.92;概率预报连续排位概率分数相对平均绝对误差降低26.82%~32.74%,考虑预报降雨可进一步提高概率预报性能,为调度决策者提供可靠的风险信息。 相似文献
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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。 相似文献
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构建了沅水流域梯级电站洪水预报系统,实现了沅水流域5个电站的联合预报调度运行,增长了洪水预报的预见期,也为梯级电站的联合经济运行提供了条件。应用数字流域水文模型进行洪水预报,自2005年投入试运行以来,预报精度完全达到甲级标准,为调度提供了依据,减轻了防洪风险。 相似文献
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实时校正作为提升洪水预报精度的最后一道屏障,是洪水预报的重要组成部分。针对洪水过程与洪水要素校正效果较差的问题,以横江屯溪以上流域为例,在对流域历史洪水数据的降雨径流序列与洪水特征值遴选的基础上,构建了暴雨洪水特征库,提出了一种结合卡尔曼滤波和K最邻近结点算法的联合实时校正方法。结果表明:相较于模型未校正及单一校正方法,联合实时校正方法在减少洪水预报过程中的洪峰预报误差、洪量预报误差及峰现时间误差上更为有效,预见期在6 h及以下时仍可以保持较好的稳定性与准确性。此方法对于提高中小河流洪水预报精度、有效预警和防灾减灾等方面都具有重要作用,同时对研究区域洪水特征具有一定参考价值。 相似文献
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传统汛限水位设计是基于常规调度方式的,然而现在我国很大一部分水库在运行阶段采用洪水预报调度方式.和常规调度方式相比,洪水预报调度方式的优势是可以提前一个预见期获知水情判别指标.进而水库可提前一个预见期转入高一级泄量,即基于洪水预报调度方式的水库出流过程线可由基于常规调度方式的过程线向前平移一个预见期得到,且前移时需要满足一定的约束条件.这是一种面向对象的思想,利用了传统汛限水位设计方法的结果.而不是过程,基于此.本文提出了约束前移法设计汛限水位.经桓仁一回龙库群实例研究表明,经济效益显著. 相似文献
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本文在分析传统径流预报精度评定方法的基础上,给出了预报难度的概念和定义,并考虑有无降雨、不同预见期及不同预报流量级别等不同预报情景,提出了两种基于预报误差分布的预报难度计算方法,可实现不同预报情景及不同预报水平标准下的预报难度计算。将其与预报员预报水平评估相结合,建立了考虑预报难度的预报人员综合预报水平评定方法。实例研究结果发现,相比于传统方法,所提综合预报水平评定方法能有效考虑不同预报情景的预报难度,能够充分体现出大难度预报情形(例如长预见期预报)在预报精度提升时对于综合预报水平的贡献量,使所得结果更加科学、合理,可有效促进预报人员预报水平的自我提升。 相似文献
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随着数值气象预报水平的不断发展,考虑数值降雨预报信息有利于提高流域径流预报的精度,能够为水库未来的兴利调度决策提供可靠的信息支撑。为此,本文以浑江桓仁水库流域为研究实例,分别采用新安江模型和多元线性回归模型建立流域汛期和非汛期的中期旬径流预报模型,其中模型参数分别采用遗传算法和最小二乘法进行优化率定。在以上模型的基础上,采用美国全球预报系统发布的未来10 d数值降雨预报信息作为降雨输入,预报桓仁水库的中期旬径流。研究结果表明中期径流预报受降雨预报信息的不确定性影响,预报精度随预见期延长而降低,但仍高于传统不考虑降雨预报信息的中期径流预报。 相似文献
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提高支持向量机洪水峰值预报精度研究 总被引:1,自引:0,他引:1
本文引入支持向量机算法进行流域洪水预报建模,同时针对训练样本的不平衡性,提出了一种能进行峰值识别的改进支持向量机算法(support Vector Machine with Peak Recognizer,简称SVMPR)。该算法在结构风险最小化准则的目标函数中适当加大峰值样本的权重,从而提高支持向量机洪水预报模型对洪峰的预报精度。分别采用SVM算法和SVMPR算法对沙溪口流域上洋口站建立洪水预报模型,对比分析表明了SVMPR算法的有效性。 相似文献
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龙河汛期洪水频繁,枯期来水少,中游的石板水电厂以发电为主、防洪为辅,为了协调石板水电厂水库防洪与发电用水矛盾,需建立一套完整的洪水预报系统。文中介绍了石板水电厂水情预报模型,根据模型原理开发了洪水预报软件。实践证明,开发出的洪水预报软件实用性强。对模型中的参数进行修改后,可用于不同河流的洪水预报。 相似文献
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海岛地区径流量偏小甚至出现断流,会极大影响短期径流预报精度。对海岛地区供水水库多组入库径流时间序列,基于三种递归神经网络(RNN)建立了不同预报因子组合和预见期的径流预报模型,探讨了RNN模型在海岛地区短期水文预报中的适用性。以舟山岛水库群为例,说明研究方法的有效性。结果表明仅考虑径流时间序列信息的预报精度最差,而耦合气象预报信息可提高径流预报准确性;随着预见期的增加,简单RNN模型的信息融合能力有限,而具有复杂神经元结构的基本长短时记忆神经网络和门控循环单元预报效果稳定;RNN模型对于平稳时间序列数据模拟效果优于非平稳序列,而气象信息的引入和参数优选能够改善其在处理非平稳时间序列中的缺陷。 相似文献
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为了在量化入库径流预报误差的条件下有效提高调度方案制作的精度,基于高斯混合模型(GMM)良好的自适应性,能更准确地描述单一预见期径流预报误差分布的特点,以及高维meta-student t Copula函数具有将多个类型边缘分布有机耦合的优势,建立了多个预见期入库径流预报误差的GMM-Copula随机模型。以雅砻江流域锦屏一级水电站水库为例,对预见期分别为6 h、12 h、18 h、24 h的入库径流预报误差进行了分析与随机模拟。结果表明,随着预见期的增加,模拟误差与实际误差的主要统计特征值相差不大,满足预设精度要求,且变化规律一致,验证了模型的可行性与有效性,为水库调度方案的编制与实施提供了参考依据。 相似文献
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基于随机森林模型的长江上游枯水期径流预报研究 总被引:3,自引:0,他引:3
预报因子选取和预报模型构建是长期径流预报的两大难点。本研究采用随机森林模型从当年1月份至10月份长江干流的实测径流和国家气候中心74项水文—气象特征因子共750个变量中选取预报因子集合,对长江上游屏山站、寸滩站枯水期(当年11月~次年5月)径流预报进行了研究。结果显示,随预见期增加,径流自相关关系逐渐减弱,水文—气象遥相关关系逐渐强于径流自相关关系。在屏山站和寸滩站的径流预报中,预报结果与实测结果呈显著线性关系,平均相对误差在20%以内。月径流预报误差还较大,枯水期总径流预报精度优于单月径流预报。不确定性分析结果表明随机森林模型除了预报径流变化趋势,还可以用于预报径流丰枯概率。 相似文献
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基于贝叶斯理论建立了新安江模型参数和降雨观测相对误差的联合概率分布函数,利用自适应马尔可夫链蒙特卡洛方法DRAM(Delayed Rejection Adaptive Metropolis)对联合分布进行采样,得到模型参数和降雨误差的后验分布样本,二者相结合模拟得出洪水的概率预报结果.根据对江西滁洲流域32场洪水的模拟,采用交叉验证方法对概率预报结果进行了评估.根据连续概率排位分数CRPS(Continuous Ranked Probability score),相对于确定性预报方法概率洪水预报结果的改善达到26%.P值分位数-分位数图同样表明,概率预报方法对洪水的不确定性有较好的估计,但仍存在低估的现象. 相似文献