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基于小波变换的入库径流组合预测方法研究 总被引:7,自引:4,他引:3
应用小波分析理论中的多尺度分析,分析水库入库径流过程,采用àtrous算法分解原始径流过程,对分解后的系数组进行周期分析,利用周期均值叠加法作各级系数外延预测,重构预测的系数组,取得入库径流过程预测结果。利用该方法对三峡水库的实例研究取得了较满意的结果,结果表明组合方法比直接利用周期均值叠加法预测精度高。 相似文献
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将小波变换应用到径流序列分析中,获得了黄河陕县水文站109年径流序列的组成情况和变化趋势。用BP神经网络与小波变换相结合,对该站109年径流序列进行了研究,认为:①小波网络预测模型是综合小波变换与神经网络两者优点而形成的一种数学建模分析方法;②小波神经网络的建模算法可有效提高预测精度;③小波神经网络预测中一些数据的预测结果欠佳,其原因主要是由于不存在理想的数字滤波器和误差累积所致。对影响结果的因素进行了分析,并对神经网络、小波神经网络在径流分析中的应用做了评价。 相似文献
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入库径流预测对丹江口水库调度及水资源利用具有重要的指示意义。基于灰狼优化算法(GWO)构建不同的预测模型,开展丹江口水库月入库径流预测研究,并探讨网络结构超参数的选取及验证GWO全局遍历性、收敛快的特点。结果表明:灰狼优化的长短期记忆模型(GWO-LSTM)的预测精度和泛化性能优于灰狼优化的人工神经网络模型(GWO-BP)和逐步回归模型,其验证期的纳什效率系数平均达到0.969,整体趋势预测较好,峰值捕捉略有不足,可适用于丹江口水库月入库径流预测;模型超参数依据经验取值时,其预测结果不如GWO优化,验证期的纳什效率系数不足0.5,未达到可接受范围,而且带有一定的偶然性,建议选用具有全局优化特性的优化算法进行超参数选取;验证了GWO算法全局遍历性和收敛快的特点,平均在3次迭代后可达到收敛状态。 相似文献
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根据小波分析理论,采用morlet小波函数对梧桐河径流深序列进行小波变换,进而分析其多时间尺度特性,揭示径流深在不同时间尺度下的小波变换时频特征、丰枯交替变化的周期规律。研究结果表明,不同的时间尺度分辨率下,径流深会表现出不同的周期交替现象,主要存在12~13 a和30 a左右的主周期。 相似文献
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运用小波分析的多分辨率功能,对韩江近62年年径流多时间尺度演变特征进行分析。结果表明:韩江年径流演变过程存在明显的多时间尺度特征,在不同的时间尺度分辨率下,会表现出不同的周期交替现象,主要存在17年、12年、7年及4年左右的振荡周期。径流量在整个研究时域内主要经历了6次丰枯交替变化,从中尺度来看,未来几年可能会出现持续来水偏少的状况。 相似文献
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为有效地判断边坡变形的发展趋势,基于边坡变形的现场数据,首先利用回归分析和小波变换分解边坡变形数据的趋势项和误差项,并选取若干最优的分解数据进行组合确定边坡变形数据的趋势项和误差项,再利用BP和RBF神经网络对趋势项和误差项序列进行预测,得到单项预测的结果,最后研究分析了定权组合预测和非定权组合预测的效果。结果表明在趋势项和误差项的分离过程中,不同分离方法的分离结果具有一定的差异,以6次多项式回归、5次及7次傅里叶回归和sym2小波变换的结果较好;同时,在单项预测中,分项预测的效果要优于传统的单项预测,验证了分项预测的有效性,并由组合预测的结果可知,2种组合预测的效果均较好,均很大程度上提高了预测精度,且非定权组合的预测精度要优于定权组合预测的精度。上述研究为边坡的变形预测提供一种新的思路。 相似文献
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塔里木河流域径流量预测分析 总被引:3,自引:0,他引:3
因径流量预测中伴随着随机性、灰信息性的特点,传统的数学模型难以解决复杂的非结构化问题。在参与塔河流域多个水文控制站点径流量预测的基础上,探讨了GM(1,1)与BP算法在径流量预测中的有效性及存在的一些问题。首先用灰色关联理论对相关序列的灰色绝对、相对、综合关联度进行了分析;然后建立了GM(1,1)模型,讨论了在原始序列准光滑条件满足、1-AGO准指数规律满足条件下GM(1,1)模型模拟随机振荡序列的局限;最后建立了神经网络模型,应用BP算法训练网络权矩阵和偏置,对径流量的历史演变进行了仿真模拟,对预留年份的径流量作了预测检验。 相似文献
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为提高径流预测精度,减轻径流预测工作强度,基于Windows服务和优化技术,采用面向对象编程语言C#及ASP.NET开发工具,开发了扩展性好、移植性强的自动化、智能化径流预测系统.文中叙述了该系统的开发目标、结构功能及特点、采用的关键技术.该系统已应用于多个流域水电站,实际运行情况表明,系统运行稳定,效果良好. 相似文献