神经网络模型在中长期水文预报中的实用性探究

人工神经网络因其特有的自组织、自学习和高容错性等功能在解决复杂的非线性问题中得到广泛应用，近年来在水文预测中的应用也越来越多。本文以塔里木河流域叶尔羌河年径流量系列为例，使用人工神经网络与周期叠加分析对叶尔羌河年径流量进行预报，通过对比分析，探究神经网络模型在中长期水文预报中的实用性问题。     

神经网络技术在水文系列中长期预报中的应用

运用人工神经网络技术的基本原理，以降雨量作为基本影响因子，建立了流域年径流量的神经网络预报模型。在建模过程中，为保证计算快速收敛，重新定义了权重增量的计算公式。从两个流域的应用实例资料验证表明，模型基本合理、可靠，具有较好的适应性和预报精度。由模型计算结果可以看出，将人工神经网络技术应用于流域年径流量的预报研究，是以系统的观点将降雨与径流作为输入和输出联系起来，它可为流域径流的中长期变化预测提供一条崭新而有效的途径。     

浅谈中长期水文预报方法

由于影响水文要素的各种因素十分复杂，中长期水文预报方法目前尚不够成熟，因此在做中长期水文预测时必须参考诸多因素，采用多种方法综合分析、合理取值；并应结合当地实际不断积累经验，进一步探讨中长期水文预报方法，以提高水文要素长期预报的精度。     

正规化周期回归模型在水文中长期预报中的应用研究

水文中长期预报由于其预见期长,且受各种不确定因子的制约,因此预报精度不高、可靠性差。利用方差分析周期外推方法,提出改进的正规化周期回归模型,即利用非线性回归消除模型的趋势项,利用正规化方程组进行方差分析,完成对周期项的识别提取,进而利用趋势项与周期项进行模拟和预测。其在原有方差分析的基础上,根据前人所做的工作,对原存在不合理之处试图进行一些适当的改进,旨在探求一种较为方便,又比较容易操作的实用性水文预测方法。将本方法运用到新丰江流域,并用自回归方法做对比分析,结果证明本方法拟合和预测结果较为可信。     

基于ANN模式的中长期水文预报研究

本文以水库月入库径流预测为例进行了中长期水文预报的人工神经网络模式的研究,研究采用了整体模式、分类模式、组合模式等,研究结果表明,具有非线性功能的人工神经网络方法可以改善中长期入库径流的预测。     

中长期水文预报的预报区间估计方法

中长期水文预报由于影响因素复杂和目前科学水平的限制,还处于探索、发展阶段,预报手段仍以成因分析(物理因子相关)和数理统计方法为主。其中数理统计方法(方差分析、AR(P)模)是我们经常使用的一种重要方法。在使用数理统计方法进行中长期水文预报时,从理论上来说,给定一个预报区间比给定一个具体预报值更为合理。文章就数理统计法进行中长期水文预报如何给定估计合理预报区间进行初步探讨。     

混沌相空间相似模型在中长期水文预报中的应用

基于相空间重构技术，建立了局域单点相似模型、局域多点相似模型、局域线性相似模型和三参数模型4种相空间模型。白山水库月径流量和主汛期径流量的模拟预报应用实例表明，相空间局域模型对揭示水文动力系统复杂的非线性结构很有效，该模型对径流过程的中长期预测是可行的，并有较好的预测精度和应用价值，对提高现行洪水预测精度有一定意义。     

中长期水文预报综合分析理论模式与方法

为了探索提高中长期水文预报的精度，本文依据水文成因，统计与模糊集分析相结合的研究方法论，提出考虑预报因子权重的中长期水文预报综合分析理论模式与方法。     

双重逐步回归分析在中长期水文预报中的应用

文章介绍了中长期水文预报中的双重逐步回归分析的计算步骤,并以大伙房水库的春汛及气象资料为例进行成果验证,对4种预报方法进行了比较。     

中长期水文预报方法研究综述

由于中长期水文预报对于水资源规划管理、水库及水电站调度具有的重要意义,其研究一直受到学术界和工程界的广泛关注。通过围绕其传统预报方法成因分析、数理统计方法和时间序列分析技术,和其现代的人工智能预报技术,包括模糊分析、人工神经网络、灰色系统分析、小波分析、混沌分析、支持向量机、遗传程序设计以及这些方法的相互耦合等进行的全面介绍和评述,并指出将来中长期水文预报的进一步研究方向。     

水文预报方法与中长期水文预报的分析

文章以辽宁省大伙房水库作为研究对象,通过对几种中长期水文预报方法的比较分析,选取出预报精度最高的一种方法。研究结果表明,BP神经网络法在径流中长期预报方面的精度最高,因此可运用该方法对水库径流进行中长期预报,从而为水库引水及调度计划的合理制定提供依据。期望通过文章的研究能够对中长期水文预报方法的推广应用有所帮助。     

中长期水文预报方法研究综述

从传统的水文统计法、成因分析法和现代的模糊数学方法、人工神经网络方法、灰色系统理论方法等方面,系统地总结了国内外中长期水文预报的研究进展情况。对其研究现状进行了评述和分析,指出了当前中长期水文预报模型存在的模型适用性不是这一主要问题。分析认为:①从物理成因上解释预报因子的合理性,使预报模型建立在严格的物理成因的基础上,是今后中长期水文预报应遵循的基本原则;②根据水文要素变化的非线性特点,将各种方法进行耦合,将在中长期水文预报中发挥重要作用;③应积极开展中长期水文预报所需资料的观测与积累,特别是人类活动的影响、全球气候变暖等引起的预报因子及影响因素的变化。     

尼尔基水库中长期水文预报

文章对波浪理论、周期理论和前兆理论进行了介绍,并在其3个理论的指导下研究出不同的预报方法,进行水文中长期预报.     

Matlab软件在中长期水文预报中的应用

文中简要介绍了M ATLAB语言和BP神经网络并运用于中长期水文预报中,运用M ATLAB神经网络工具箱免去了繁琐的编程工作,取得了良好的效果。     

基于改进灰色-周期外延模型的中长期水文预报

通过分析灰色系统理论和周期分析方法在水文预报中的各自特点,建立了灰色-周期外延组合预报模型。针对模型预报误差,采用AR(p)模型对误差序列进行拟合和预测,并据此对原模型预测值进行校正。将改进后的模型应用于中长期径流预报实例计算中,结果表明,改进后的模型更好地利用了实测系列的信息,具有更高的预报精度。     

中长期水文预报分析

长期水文预报是介于水文学、气象学、气候学等多学科之间的一门边缘学科,由于影响因素的复杂性与目前科学水平的限制,长期水文预报精度还不高。如何提高预报精度是水文学家关注的问题。本文着重从物理成因和预报的数学方法两方面对长期水文预报现状进行了研究,指出了现状条件下水文预报的不足并对其进行了展望。     

珠江流域中长期水文预报现行主要方法浅析

中长期水文预报是一门边缘学科。目前应用于珠江流域中长期水文预报的主要方法有4种，即历史演变法、周期均值迭加法、转移概率法、数理统计相关分析法。对珠江流域近几年中长期水文预报所有方法的基本原理进行总结，并结合实际对各种方法作进一步的分析。     

周期均值叠加法预报水库中长期水文探析

利用周期均值叠法加进行中长期水文预报时,周期的可靠性作为一项重要的指标,是计算水文长期系列资料是否存在周期、是否有明显周期的关键。周期的可靠性是通过方差比(F)来反映的,在某一信度(ɑ)水平上F值越大,差异显著,有周期存在。文中通过改变资料年限,并计算不同资料年限的F值,通过F值的对比选取差异最显著、周期最明显的资料系列进行中长期水文预报计算。