小型水库洪水预报模型研究及应用

针对缺资料地区小型水库入库洪水预报难的问题,构建了一种小型水库入库洪水预报模型,其产流模块采用SCS模型,汇流模块采用地貌瞬时单位线,模型参数基于高精度地形地貌数据确定,不依赖于实测流量资料进行模型参数率定,并在安徽省永堌水库进行了应用。采用1818号台风“温比亚”期间永堌水库强降雨洪水进行了验证分析,应用结果表明,构建的模型对该场次洪水过程两次洪峰模拟值与专家反推的入库洪峰较为一致,相对误差分别为3.2%和-11.8%,均在±20%以内,峰现时差均为0,径流深模拟相对误差为-19.2%,确定性系数为0.949,说明建立的小型水库入库洪水预报模型对本次降雨洪水模拟效果较好,对其他小型水库入库洪水预报具有较好的参考和借鉴意义。     

基于GR4J-LSTM混合模型的洪水预报研究

为提高洪水过程预报的准确性，将概念性水文模型GR4J (modèle du Génie Ruralà4 paramètres Journalier)的预报流量耦合到长短时记忆神经网络(Long Short-Term Memory Neural Network, LSTM)中，构建了GR4J-LSTM混合模型，并与GR4J、LSTM模型进行对比。基于2012～2019年陆水水库汛期与洪水事件相关的数据集，并结合欧洲中期天气预报中心的3 h预报降水产品，驱动GR4J-LSTM混合模型，预报陆水水库3～12 h预见期的入库流量。最后采用平均影响值(Mean Impact Value, MIV)算法评估输入变量的相对重要性。结果表明：GR4J、LSTM和GR4J-LSTM模型均具有较好的模拟预报能力，但GR4J-LSTM混合模型的预报性能最优，既可以学习GR4J模型的产汇流过程，又提高了洪水预报的精度。研究成果可为洪水预报方案制定提供参考。     

BP与LSTM神经网络在福建小流域水文预报中的应用对比

LSTM(长短期记忆)神经网络作为一种具有记忆能力的循环神经网络,能够学习时间序列数据间的状态特征,特别适合用于流域降雨径流预报。利用福建省延寿溪流域渡里水文站逐时降雨数据和逐时流量数据,分别采用模块化建模方法构建BP神经网络和LSTM神经网络,并采用集合预报均值的形式以避免模型训练中的参数局部最优解问题,进行未来1～24 h的逐时流量滚动预报。对比2个神经网络模型预报结果表明,LSTM模型整体预报效果优于BP模型,在滚动预报过程中预报精度的衰减速度大大慢于BP模型,1～24 h逐时预报的Nash效率系数为0. 968～0. 740,能够满足短期洪水预报精度要求。     

基于神经网络与遗传算法的洪水分类预报研究

针对水文模型参数的不确定性,对洪水进行分类预报,不同类型洪水采用不同预报参数,旨在提高洪水预报精度。基于BP神经网络模型,依据分类因子选取原则,选取6项具有代表性的影响因子作为模型输入,可将洪水划分成高、中、低3类。基于遗传算法,对3类洪水进行参数率定,获得3组不同的参数组,最终利用训练好的分类预报模型实现不同类型洪水的变参数预报。以大伙房水库25场历史典型洪水进行实例验证与分析,结果表明:分类预报结果的洪峰误差、峰现误差、确定性系数及典型洪水过程的拟合效果明显优于分类前。经训练后的基于BP神经网络与遗传算法的洪水分类预报模型可较好适用于大伙房水库,结果更贴合实测值,效果整体上优于分类前,方法可行、有效。     

基于混合深度学习模型的洪水过程概率预报研究

传统的人工神经网络模型无法量化洪水预报的不确定性,而且在多时段连续预报中未考虑输出的时间相关性。本文通过融合新安江(XAJ)模型、基于外源输入编码-解码(EDE)结构的长短期记忆(LSTM)神经网络和混合密度网络(MDN),构建了XAJ-LSTM-EDE-MDN混合深度学习模型,以实现洪水过程概率预报。该模型在考虑预报洪水时间相关性的前提下,将解码过程产生的点估计转化为条件概率分布的估计;进一步采用最大似然估计法建立了损失函数,通过自适应矩估计(Adam)算法优选模型参数。在陆水和建溪两个流域的研究结果表明：该模型在不降低XAJ-LSTM-EDE模型预报精度的前提下,可有效反映预报洪水过程的不确定性,获得合理可靠的置信区间和优良的概率预报性能,为水库防洪调度等决策提供更多的风险信息,同时为研究深度学习在洪水概率预报中的应用提供参考。     

伊犁河谷伊宁县日降水量值的神经网络预测模型

伊犁河谷是新疆重要的农业区,为预防洪水灾害,对降水量进行预测十分必要。本文基于深度学习,对伊宁县构造了BP、RNN、LSTM、GRU 4种不同的神经网络模型,利用该地区2015—2021年的气象数据训练日降水量值预测模型,采用2022年1月1日—5月19日日降水量值对4种模型进行测试评估。结果表明,4种模型中LSTM神经网络模型对日降水量值的预测结果最好,该模型可以作为伊宁县日降水数值的预测模型,其预测的降水量值可作为当地预报洪水灾害的一个重要参考指标,为伊宁地区的防灾减灾提供科学依据。     

基于流溪河模型的乐昌峡水库入库洪水预报模型研究

采用流溪河模型构建乐昌峡水库入库洪水预报模型,通过"粒子群(PSO)"算法优选模型参数,并对实测洪水过程进行了模拟,对比模型性能。研究发现,采用流溪河模型的乐昌峡水库入库洪水预报性能优良,可满足乐昌峡水库入库洪水预报对精度的要求;模型参数优选可明显提高乐昌峡水库入库洪水预报流溪河模型的洪水模拟精度;"粒子群"算法具有很强的全局优化能力,快速的计算收敛能力,参数优选中种群进化次数在30次以内;乐昌峡水库的建成运行产生了一定的水库洪水效应,10场洪水平均峰现时间提前1.3 h,次洪径流系数增加1.596%,洪峰流量增加0.207%。该模型可用于同类水库入库洪水预报。     

水库洪水实时优化校正预报模型的探究与应用

以经典流域水文模型——新安江模型为基础,耦合SCE-UA全局自动优化算法和AR自回归误差校正模型构建出适用于水库流域的洪水实时优化校正预报模型。根据实测的降雨径流过程对水文模型参数和流域状态变量参数进行全局优化实时校正计算,并依据预报降雨对未来一定时期内水库洪水过程进行高精度预报。选取亭下水库流域为实验对象,对亭下水库流域洪水分别进行初步预报和实时优化校正预报,两种预报结果比较分析显示,实时优化校正预报结果能更好地模拟实测洪水过程,其预报精度更高。     

基于HEC-HMS模型的大水峪水库洪水预报研究

为有效解决潮白河流域中小水库洪水监测、预报调度的实际问题，本研究选取潮白河流域内暴雨频发、山洪沟道密集、防洪库容偏小的大水峪水库为研究对象，基于HEC-HMS水文模型，构建大水峪水库洪水预报模型，为水库科学优化洪水调度提供依据。HEC-HMS模型是一个具有物理概念的分布式降雨径流模型，在洪水预报中具有广泛的应用。通过大水峪水库上游4场降雨洪水过程，对该模型进行了率定验证，洪峰流量场次模拟合格率为75%，满足乙级预报精度要求。分析表明该模型在大水峪水库洪水预报模拟上有很好的应用。     

基于BP神经网络的尼尔基水库短期洪水预报研究

人工神经网络(ANN)诞生于20世纪40年代,兴起于80年代,以其非线性特性、大量的并行分布结构以及出色的学习和归纳能力,广泛应用于水文各要素的预测分析。本次研究利用ANN中最常见的BP(Back Propagation)神经网络,由上游3个控制站(即柳家屯、库漠屯和科后)的流量,模拟出未来24 h的尼尔基入库流量,分析二者的非线性关系以用于水库短期洪水预报。预报方案中各预报要素精度均达甲级水平,可用于实际作业预报。     

基于贝叶斯模型平均法的多模型综合预报洪水概率研究

研究对象为淮河流域内的息县、潢川、班台至王家坝区间,在采用新安江模型和降雨径流经验模型进行洪水模拟的基础上,构建了基于BMA洪水概率预报模型与基于BP神经网络的组合预报模型,对比分析了两种方法的预报效果.结果表明,以BMA概率预报的期望值为预报值,12场洪水的平均确定性系数为0.93,整体上优于新安江模型(0.92)和...     

关山水库洪水预报调度方法初探

抚顺市大、中、小型水库众多,仅小(一)型以上水库就多达55座,因此水库的安全渡汛是全市防汛工作的重中之重。加强水库洪水调度预报方法的研究,建立水库的洪水调度预报预警系统,对水库防汛工作是至关重要的。本文利用常规的水文预报手段对关山水库的洪水调度预报方法进行了初步探索,以求为全市水库洪水调度预报预警系统的建立提供粗浅经验。     

百色市鸡甫水库入库洪水预报方案研究与应用

洪水预报方案是中小型水库防洪调度的重要依据,为提高水库水情预报能力,文章以百色市小型水库鸡甫水库为研究对象,基于小型水库流域产汇流计算及暴雨洪水分析,建立洪水与相关水雨情间关系,提出鸡甫水库入库洪水预报方案,通过场次洪水过程实测最大库水位的模拟应用,应用效果良好,可为水库洪水调度提供参考。     

小型水库洪水估报方案的编制

由于缺少实测降雨、洪水资料,众多小型水库难以根据实测水文资料编制实用洪水预报方案。并且,由于小型水库流域面积小、汇流时间短,不适宜进行复杂的调洪演算。应用简易的洪水预报方法,编制小型水库洪水估报方案,并制作抗洪能力查算表,为水库防汛调度提供科学依据具有重要的现实意义。通过英房水库实例论述小型水库洪水估报方案的编制方法、过程及应用说明,为小型水库洪水估报方案编制提供有益的探索。     

人工智能在洪水预报中的应用

洪水预报对防洪减灾,拦洪储存水资源等具有重要意义。对用遗传算法（GA）来改进神经网络的算法进行了分析,建立了用GA动态寻求权重的前馈网络模型（Ⅰ）和用GA优化初始权重的前馈网络模型（简称模型Ⅱ）。借助于Matlab中的神经网络包和遗传算法包,编制了改进模型的计算机程序,对湖北省黄龙滩水库14场洪峰和洪水总量进行了模拟,用另外5场洪水检验了改进的模型,并与传统的前馈神经网络模型进行了比较。结果表明：用模型Ⅰ对洪峰流量的检验效果明显优于模型Ⅱ和传统的前馈神经网络模型;模型Ⅱ对中低流量及洪水总量的检验效果相对较好。因此,本次改进的模型可以用于洪水预报：     

基于LSTM-GM神经网络模型的风暴潮增水预报方法

为充分挖掘风暴潮增水的时序关联特性,提高风暴潮增水的预报精度,综合考虑台风因素、气象要素和天文潮因素对风暴潮增水的影响,结合长短期记忆(LSTM)神经网络和灰色模型(GM)的优势,提出基于LSTM-GM神经网络模型的风暴潮增水预报方法。利用该方法采用12场历史台风数据对小清河入海口风暴潮增水进行模拟预报,并将预报结果与LSTM神经网络、BP神经网络的预报结果进行对比。结果表明：相较于LSTM神经网络和BP神经网络,LSTM-GM神经网络模型的纳什效率系数分别提高了6.5%和11.4%,均方根误差分别降低了70.6%和72.2%,平均相对误差分别降低了50%和69.2%;LSTM-GM神经网络模型可有效处理风暴潮增水与各影响因素间的非线性关系,提高风暴潮增水预报的精度。     

河南省山丘区小流域洪水预报系统研究及应用

采用数字高程模型、分布式水文预报模型、DEM技术、计算机仿真计算等信息技术,对河南省山丘区小流域洪水预报方法进行了分析研究。把无资料小流域单位线、无资料河段洪水演算模型参数估算方法用于洪水过程模拟,解决了山丘地区无资料小流域的洪水预报问题;采用先进的分布式交互仿真计算技术构建洪水过程计算模型,实现了连续、实时推演,通过高速、稳定的计算保证了洪水预报的时效性;以DEM数据为基础,实现了省级行政区划范围内的小流域划分、小流域单位线的确定,是大尺度数字流域构建技术的突破;系统对实时洪水预报、断面告警、预估降雨模拟、水库调度等多种应用模式进行了综合集成。实际应用结果表明,该系统在豫西山区2000年、2011年、2012年暴雨洪水灾害防御中发挥了重要作用,取得了显著的经济社会和生态效益。     

中压配电网线损计算新方法

长期以来，国内中压配电网线损计算困难，虽已做过大量研究，但仍未完全解决。文中针对这一难点以及遗传算法(GA)与人工神经网络(ANN)相结合的优点，提出了一种利用改进GA优化的ANN计算中压配电网线损的新方法。该方法首先利用负荷测试仪获得ANN模型所需的学习样本，然后利用改进的GA优化ANN的结构，最后应用优化的BP型ANN来拟合影响线损的特征参数与线损之间的复杂关系，从而建立了适合配电网线损计算的新模型。实例验证结果表明，该方法具有计算精度高、模型简单和经济实用等优点。     

多种水文预报模型在婺源地区的模拟分析

以江西婺源地区为研究区域,选取新安江模型、BP神经网络模型、基于土壤水动力学的洪水预报模型和GR3模型,对2017年以来18场洪水分别进行模拟,并从确定性系数、场次洪水合格率等方面进行综合比较分析。结果表明：4种模型在婺源地区效果均较好,平均确定性系数均超过0.8,其中以BP神经网络模型0.977为最高;场次洪水合格率均超过60%,新安江模型和GR3模型洪水过程模拟效果相当。在实际预报中可采用多模型相结合的方式进行综合分析,进而提升洪水预报精度。     

GLUE法分析水文模型参数不确定性的研究

应用新安江模型,采用普适似然不确定估计(GLUE)方法,对梁辉水库洪水预报中参数的不确定性问题进行研究并对预报误差进行分析,结果发现,模型参数中存在大量的"异参同效"参数组,即存在许多可接受的似然估计值的参数值组合.据此,将参数分为敏感性参数和不敏感性参数两大类.深入了解新安江模型参数的意义及其敏感性问题为今后流域水文模拟提供参考,以助于新安江模型参数的率定和模型的推广应用.