基于人工神经网络的洪水推流试探

天然河道洪水期的水位流量关系因受洪水涨落率和回水顶托等多种因素的综合影响，一般为复杂的非线性绳套状曲线。洪水流量过程资料往往依赖大量实测流量资料根据人脑的定性判断和经验手工绘制水位（或时间）与流量的时序型曲线后由水位过程（或时间）插补求得。通过运用人工神经网络反向传播（BP）模型，引入与流量变化密切相关的水位、涨落率、落差等因子建立多因素相关的人工神经网络推流模型。实例应用结果表明该模型的拟合能力强，推流计算精度满足实用要求。     

应用人工神经网络推算洪水流量的计算方法

天然河道洪水期的水位－流量关系，因受洪水涨落率和回水顶托等因素的影响，一般成为非线性绳套状曲线，洪水流量过程的计算往往根据大量实测水位，流量资料，采用定性判断和实践经验手工绘制水位与流量的时序列关系曲线，由水位过程插补求得。本文运用人工神经以向传播模型，引入与流量变化密切相关的水位，涨率，落差等因子，建立多因素相关的人工神经网络推流模型。     

推算洪水流量的人工神经网络方法

天然河道洪水期的水位流量关系因受多种因素影响一般为复杂的绳索曲线，洪水流量依赖大量实测流量测次资料手工绘制成时序型曲线由水位（或时间）值查算。本文运用人工神经网络“反向传播”模型（ＢＰ模型），引入与流量相关的水位、涨落率、落差等因子建立多因素相关人工神经网络推流模型。结果表明该模型的拟合能力强，推流精度满足实用要求     

人工神经网络与遗传算法在多泥沙洪水预报中的应用

由于水沙作用机制和演进规律的复杂性，以及河道形态变化等因素，多泥沙洪水预报一直是洪水预报的难点，对高含沙洪水快速、准确的预报是多年来国内外专家十分关注的课题。作者采用具有高度非线性识别能力的人工神经网络与遗传算法相结合的方法，探讨了建立智能预报模型的基本方法，进一步对如何提高预报精度的问题进行了研究，并结合黄河洪水预报实例检验了神经网络模型的可行性。检验结果表明，该方法能够较好地识别多泥沙洪水的演进规律，对水位、流量和含沙量都能进行合理预报。     

基于洪水地区组成的门限-人工神经网络洪水预报模型

以寸滩站洪水预报为实例,将门限(Threshold)思想引入传统人工神经网络(ANN)洪水预报模型,建立了寸滩站洪水预报的门限-人工神经网络流量预报模型(T-ANN);同时,将洪水地区组成因素引入到模型中,实现对不同类型洪水的自动识别.检验表明,该模型洪水预报精度高,且各来水类型均能获得较好预报效果.     

无水文资料中小河流的设计洪水水位计算方法

通过外业测量得到河床比降及大断面数据,洪水期水面比降参照河床比降资料及区域水文站资料,糙率参照区域水文站的糙率资料,根据曼宁公式绘制水位流量关系曲线,通过合适的计算方法确定设计洪水的流量,查水位流量关系曲线确定设计洪水水位.     

只基于水位资料的马斯京根型洪水演算模拟和预报模型

只基于水位资料的马斯京根型洪水演算模拟和预报模型［意大利］ＭａｒｃｏＦｒａｎｃｈｉｎｉ等本文提出一种方法，只用观测水位即可生成模拟和预报模型，模型结构简单，可用任何袖珍计算器计算。根据ｔ时刻上下游水位估计ｔ十△ｔ时刻下游水位（△ｔ为预见期），同时可以...     

溃坝洪水流量计算方法浅析

大坝溃决后,水库蓄水和上游入库洪水经溃口下泄可形成骤发性的洪水,给下游人民的生命财产带来严重危害。50年代以来,印度、意大利、法国、美国及我国共有60余座大、中型水库大坝失事,造成了重大损失。因此,许多国家十分重视溃坝洪水计算研究,并制定了法律、规程,规定在工程设计阶段必须预估大坝一旦失事后,溃坝洪水对下游造成的危害,以便作出防范措施和编制应急计划。1892年,德国里特尔首次提出溃坝流量计算公式。近一个世纪以来,溃坝洪水计算在理论和实用计算方法上都有很大发展。许多国家作了大量的试验研究工作,法国在这方面有丰富经验;…     

设计洪水计算方法探讨

该文以水文资料较齐全的凤洋水文站为实例,分别用流量资料、暴雨资料以及洪水地区综合线方法推求设计洪水。经分析比较,认为用暴雨资料推求的设计洪水偏差较大。建议当实测洪水资料系列较长,水文站网分布较密时,不宜采用暴雨资料推求设计洪水。     

松花江佳木斯水文站“94.7”洪水与历年洪水的对比分析

１９９４年７月中旬，松花江波域的蚂可、拉林河、倭肯河、阿仁河等普降暴雨，致使松花江中下游出现较大洪水。在这次洪水过程中，佳木斯站的水位流量关系显逆时针绳套曲线，其绳套之宽为历年少有。     

基于粒子群优化的BP网络算法在渭河下游洪水预报中的应用

介绍了BP、粒子群、基于粒子群的BP三种人工神经网络模型,利用基本粒子群优化的BP算法,建立了渭河下游临潼至华县段人工神经网络模型。通过对1980～2005年洪水的率定和检验及对2006～2009年洪水的应用模拟,结果较好。本模型是对该河段洪水预报手段和方法的有益尝试和补充。     

洪水流量自动测报的水力学推流模型

高洪流量测验是水文监测中的重点和难点,由水位资料直接推流进而实现天然河道洪水流量的自动测报是水文工作者探索的一条新的技术途径。本文简要介绍了一种近似扩散波水力学推流模型,并以实例验证了该模型的推流精度。     

人工神经网络与遗传算法在河道洪水预报中的应用

在总结大量洪水智能预报实践经验的基础上，主要作了两方面的工作：（1）提出了一种能够进行峰值识别的改进BP算法（Error Back Propagation with Peak Recognizer，简称BPPR），该算法在个性网络权重时偏重大值，即大值误差对权重的个性起主要作用。从而提高模型对洪峰峰值的预报精度。（2）采用遗传算法优化网络的初始权重，以解决BP网络训练容易落入局部极小点的问题。     

小流域设计洪水计算方法的探讨

利用实例对各常用设计洪水流量计算方法进行比较分析,指出各方法的特点。     

宜昌站泄流能力变化对葛洲坝设计洪水影响

宜昌水文站是葛洲坝、三峡水利枢纽的设计依据站。葛洲坝水利枢纽动工修建和运行 ,对该站水位流量关系中低水部分产生了影响。探讨了该河段泄流能力的变化对葛洲坝水利枢纽设计洪水有无影响的问题。用1 967～ 1 999年实测资料对宜昌站以汛期平均水位为参数的水位流量关系曲线簇进行了检验 ,大部分年份最大日平均流量、3、7、1 5、30d洪量的偏差在± 4 %之间 ,说明曲线簇推流具有相当的精度。证明了宜昌河段中低水泄流能力的变化对葛洲坝水利枢纽设计流量和校核流量基本没有影响     

平原区水闸设计洪水流量的计算方法

平原区水闸一般位于江河的中下游地区,在集雨面积内上游部分为山地,中下游部分为平原,上下游洪水特性差异明显.若按常规计算方法,将整个流域作为整体根据统一的产汇流模型计算设计洪水成果往往偏大,因而造成水闸规模也偏大.该文以粤东某水闸为例,在分析流域产汇流特性的基础上,将流域面积划分为山区和平原区2种类型,分别用广东省综合单位线法和平均排除法计算山区和平原区面积的设计洪水流量,然后2者进行叠加计算设计洪水.并对该方法的合理性进行了探讨和分析,可供类似工程参考.     

洪水流量自动测报的水力学推流模型

高洪流量测验是水文监测中的重点和难点，由水位资料直接推算流量进而实现天然河道洪水流量的自动测报是水文工作者探索的一条新的技术途径。简要介绍了一种近似扩散波水力学推流模型，并以实例验证了该模型的推流精度。     

对沂沭泗水系洪水调度的建议

跨越苏鲁两省的沂沭泗水系,经过建国四十年来的治理,基本上可以防御一般年份的洪水灾害。但由于上下游治理的不平衡,“东调南下”工程未全部建成,以及自然和人为因素对堤防及工程的影响和破坏,防洪问题尚未解决,洪水调度较为困难。对此,笔者提出几点建议,供有关部门参考。     

门限人工神经网络模型及其在洪水预报中的应用

结合门限自回归模型与人工神经网络模型的建模思想，首次提出这两种方法的耦合模型，即门限人工神经网络模型，新模型的实质是一种分段非线性化的处理方法，是对现有门限模型分段线性化的很好改进。实例计算结果说明，新模型在洪水的预报中是有效的，在各种非线性时序动态预测中具有普遍意义和广泛的实用价值。     

超标洪水水位流量关系线拟定方法

为有效应对洪水灾害领域"黑天鹅"和"灰犀牛"事件,确保水文测站发生超标洪水时测得到报得出,有力支撑防洪减灾,对承担报汛任务的国家基本水文站需编制超标洪水测报预案.文章在呼和浩特市辖区国家基本水文站现状测报能力和防洪需求的基础上,对水文测站超标洪水水位流量关系线的拟定方法进行了浅析,提出了存在问题和建议.