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为改善传统径流预测模型对随机性时间序列的预测效果并不理想的现状,构建基于小波分解及Arima误差修正的径流预测模型。应用小波分解法将径流时间序列进行分解和重构,使非平稳、随机性的径流时间序列平稳化,对数据样本预处理后建立以相关向量机(RVM)为理论基础的径流预测模型,并采用改进粒子群算法进行核函数全局寻优,最后对模型拟合残差进行Arima误差修正。通过实例计算得到传统支持向量机(SVM)模型、RVM模型和径流预测模型的预测值平均误差分别为8.60%,9.02%和3.64%。结果表明:通过小波分解及重构方法对非平稳时间序列的预处理可有效提高预测精度,同时Arima误差修正也有很好的效果,相比于SVM模型、RVM模型,基于小波分解及Arima误差修正的径流预测模型具有更高的预测精度,在实际工程中具有一定的可行性。 相似文献
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将一种基于小波分析的自回归滑动平均求和(ARIMA)模型用于月径流的预测。首先利用小波变换良好的局部化特性,将月径流序列分解成不同时间尺度上的子序列;然后对各个子序列利用ARIMA模型进行预测。将采用基于小波分析的ARIMA模型的预测结果与直接使用ARIMA模型的预测结果进行比较,结果表明引入小波变换提高了月径流预报精度。 相似文献
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潘家口水库枯水期月径流预报 总被引:3,自引:0,他引:3
在分析研究流域气候特征及枯季径流来水规律的基础上,用水文气象方法和水文方法分别建立了枯水期月径流预报模型。水文气象方法是先挑选出与预报对象关系最好的气象因子作为预报因子,据此建立预报模型和预报集成模型。水文方法是利用水文序列资料建立自回归模型和多元递推模型。用实测资料对预报模型进行了验证,结果表明:预报精度令人满意。 相似文献
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常规大坝安全监控统计模型未能分别针对监测序列值内系统信号和随机信号特点进行模拟,故预报精度存在一定的提升空间。基于小波分解技术,利用监测序列值信号频率特征分离出系统信号与随机信号,并结合逐步回归与支持向量机(SVM)对不同信号的处理优势,在引入网格寻优与交叉验证确定SVM敏感参数的基础上,提出了一种基于多元统计结合小波分解和支持向量机的大坝位移监控模型,同时编制了其相应的计算程序。工程算例表明,该模型较常规模型能够同时考虑监测序列中的系统信号和随机信号,并且具有较强的模型寻优能力和更高的预报精度,从而验证了所建模型的有效性,该方法亦可推广应用于高边坡及大坝其他预警指标的监控。 相似文献
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为提高月径流量预测精度,并针对传统分解集成径流预测模型错误使用未来数据的问题,提出并建立了基于自适应小波包分解(ASWPD)和贝叶斯优化(BO)的门控循环单元(GRU)月径流量预测模型(ASWPD-BO-GRU)。首先,利用ASWPD对原始月径流量时间序列进行分解,在不使用未来数据的前提下得到4个相对规律的分解子序列,以降低预测难度;然后,利用BO优选分解后的子序列对应的GRU模型超参数;最终,对每个子序列进行预测,将预测结果相加重组得出月径流量预测结果。将提出并建立的模型应用于黑河流域莺落峡水文站月径流量预测中,并与GRU、BO-GRU、WPD-BO-GRU模型(基于传统分解思想对原始月径流量时间序列整体进行分解的预测模型)的预测结果进行对比。结果表明:ASWPD-BO-GRU模型的纳什效率系数(NSE)为0.89,在实例应用中预测精度最高,说明ASWPD-BO-GRU模型在正确分解的前提下具有较高的预测精度和更强的泛化能力。 相似文献
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为进一步提高月降水量预测精度,提出了基于小波分解(WD)和郊狼优化(COA)算法的长短期记忆神经网络(LSTM)降水量预测模型(WD-COA-LSTM)。首先用小波分解对时间序列进行预处理,消除序列的非平稳性,得到1个低频序列和3个高频序列;然后通过郊狼优化算法对神经网络(LSTM)模型进行参数优化;最后将各子序列预测值叠加得到月降水量预测值。将提出的模型应用于洛阳市栾川县白土镇和洛宁县故县镇两个雨量站的月降水量预测中,并与LSTM、COA-LSTM、WD-LSTM模型预测结果进行对比。结果表明:提出的WD-COA-LSTM模型的预测精度最高,说明小波分解和郊狼优化算法能有效加强LSTM模型预测的精度和泛化能力,为月降水量的预测提供了一种新的途径。 相似文献
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结合月径流中长期预报模型对水文气象资料的要求,建成了水文气象资料数据库和一套可供实用的月径流中长期自动预报系统。该系统在实际应用时,用户将水库建站以来的月平均入库流量和新的水文气象资料追加到数据库中,该系统程序即可自动进行计算并给出预报决策值。 相似文献
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朱四超 《水利与建筑工程学报》2010,8(2):103-105
土木工程的形变量关系到工程的寿命和生命财产的安全。针对工程形变量的预测问题,应用小波神经网络建立了形变量预测的一般模型,给出了一般土木工程形变所考虑的影响因子,并通过实例进行验证。结果表明,该模型的预测值与实测值十分接近,避免了人为因素的干扰。应用该模型对于一般土木工程形变量的预测结果是准确的。 相似文献
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准确检测故障行波信号的奇异点是行波故障测距的关键。现场故障行波信号通常含有大量噪声,有些情况下单独使用传统的小波变换将不能有效检测到信号的奇异点。为解决强噪声情况下故障行波信号奇异点的检测问题,提出了基于奇异值分解理论和小波变换的故障行波信号奇异点检测方法。通过构造重构的吸引子轨迹矩阵,并由Frobenious范数意义下的最佳逼近矩阵可以得到除噪后的信号序列,对所得信号序列进行奇异性检测得到信号序列奇异点。仿真结果表明,该方法在强噪声情况下可以去除噪声影响,并且保持信号的奇异性,准确检测到信号的奇异点。 相似文献
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径流预测对于水资源的合理开发利用与统筹配置具有重要意义。根据黄土高原地区渭河支流-北洛河状头水文站和泾河张家山站的月径流资料,运用门限自回归模型、神经网络模型、方差分析外推法以及季节水平模型四种方法对其进行预测,观察模拟效果并比较各自优缺点。对于枯水期月径流,季节水平模型对于两站预测合格率均为100%;方差分析外推法对于状头站和张家山站预测合格率分别为90%,80%;门限自回归模型对于两站的预测合格率均为80%;神经网络模型预测两站汛期月径流合格率均为100%。表明季节水平模型适用于枯季月径流的预测,神经网络模型适宜于汛期月径流预测,并且精度良好。 相似文献
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EMD方法在红兴隆分局月降水量振荡模态分析中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
降水是水资源存在的一种重要形式,合理高效利用降水资源是提高水资源利用效率的重要途径和手段。为探讨其在不同尺度上的振荡模态特征,以红兴隆分局为例,应用经验模态分解(EMD)方法对其1997~2008年的月降水量进行了振荡模态特征分析。结果表明:EMD作为一种全新的信号处理方法,将红兴隆分局月降水量分解为5个IMF分量和1个Res分量,得出月降水量主要存在6月、12月、24月的准周期,通过分析各个分量的方差贡献率可知,红兴隆分局月降水量波动主要以12个月左右的短周期为主。 相似文献
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准确可靠的月径流预报是流域水旱灾害防治及水资源合理配置的重要依据。原始径流时间序列包含多种频率成分,将时间序列数据分解预处理技术和机器学习模型相结合的混合模型已被用于捕捉径流动态过程。然而,将数据分解技术直接应用于整个时间序列是一种不切实际的方法,会导致部分信息从测试阶段传输到模型的训练过程中。为此,设计了一个用观测数据更新历史样本的自适应动态分解策略,提出基于自适应变分模态分解和长短期记忆网络的分解-预测-集成月径流预测混合模型。首先,采用自适应分解策略对径流时序数据进行变分模态分解,得到不同频率成分的子序列;其次,为每个分解子序列构建长短期记忆神经网络径流预测模型,并采用贝叶斯优化算法优选模型超参数;然后,将子序列的预测结果集成得到径流的最终预测结果;最后,以金沙江上游石鼓水文站月径流预报为研究实例,对比传统的分解策略(“捆绑分解”)和分解方法(离散小波变换和集成经验模态分解),验证所提混合模型的有效性和可行性。结果表明,所提混合模型在数据分解预处理中避免了引入未来信息,并能够进一步提升径流预报精度。 相似文献
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基于混沌优化GMDH网络的月降水量预测 总被引:1,自引:0,他引:1
为提高降水量预测的精确度,介绍了一种基于混沌优化的GMDH网络预测方法,该方法利用混沌优化算法全局搜索GMDH网络的初始权值,并利用优化后的GMDH网络建立预测模型对月降水量进行预测。结果表明:该方法能加快GMDH网络结构稳定的速度,使算法快速收敛到全局最优解,对月降水量的动态预报具有一定的实用价值。 相似文献
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大坝变形观测资料可视为非平稳时间序列,从影响大坝变形规律的因素出发,可将其分解为主值函数项、周期函数项和改进后的平稳时间序列。其中主值函数项采用逐步回归法拟合,针对时效因子采用半经验公式无法准确拟合实际变化情况,采用小波分析法将序列分解为低频和高频两部分信号,其中低频部分代表时效等因素影响的变形趋势;高频部分代表水位、温度等影响的变化规律,应用时间序列原理分别建立变形预测ARMA(p,q)模型,从而在现有水位、温度观测资料下预测坝体未来的变形趋势。实例计算结果表明,结合小波分析的时间序列法建立的预测模型,预测精度高于统计回归分析,预测效果良好,可作为一种有效方法应用于大坝变形预测中。 相似文献