东苕溪流域暴雨洪水变化趋势分析

采用Mann-Kendall秩次相关检验法和线性趋势回归法对太湖东苕溪流域多年暴雨洪水变化趋势进行了分析和检验.结果表明,东苕溪流域年最大洪水对应的洪峰流量和次洪量序列呈上升趋势变化.进一步分析了降雨因素对洪水变化的影响,发现年最大洪水对应的各雨量站最大1h、3h和最大1d降雨量序列整体呈增加趋势,汛期降雨量也呈增加趋势,说明降雨特性的变化对洪水洪峰流量和次洪量的增加有较大影响.     

基于LS-SVM城市水资源承载能力预测方法

水资源承载力是水资源安全战略研究中的一个基础课题,是水资源安全的基本度量[1].准确预测水资源承载力,对国民经济发展规划、生态环境保护和水资源持续利用具有重要意义.该文提出了一种基于最小二乘支持向量机城市水资源承载能力预测模型.通过对具体的城市水资源承载能力预测实验,并与其他几种常见模型预测结果比较,表明该模型具有预测精度高、速度快、容易实现等优点,为我国城市水资源承载能力预测提供了一种有效的方法.     

松花江站洪水预报方法的探讨

本文主要针对松花江水文站作洪水预报时出现的问题加以讨论，并提出了一些实践上性建议     

苏家河口水电站洪水实时预报方法研究

研究了槟榔江流域苏家河口坝址洪水的多种实时预报方法,包括递推最小二乘法、正交投影法、遗忘因子法、协方差重调遗忘因子法以及主元回归方法,并根据流量级在线调整预见期.以上预报方法完全基于数据驱动,预报精度高.成本低,实用性强.具有潜在的经济价值.     

苏家河口水电站洪水实时预报方法研究

本文研究了槟榔江流域苏家河口坝址流量的多种实时预报方法,包括递推最小二乘法、正交投影法、遗忘因子法、协方差重调遗忘因子法以及主元回归方法,并根据流量级在线调整预见期。文中的预报方法完全基于数据驱动,预报精度高,成本低,实用性强,具有潜在的经济价值。     

西苕溪流域洪水预报系统的研制及应用

为了给西苕溪流域防汛提供决策依据,基于洪水变化的复杂特征,结合流域地理信息,以B/S方式集成流域水文学模型、混合回归模型、经验分析方法等,构建了多方案集成的洪水预报系统。应用结果表明:各站预报精度均达到优秀标准,验证了模型及参数的有效性。     

长沙水文站洪水预报方法探讨

根据潭江流域长沙水文站水位受潮汐、洪水和上游水利工程措施影响的实际情况,对潭江流域的流域特性、长沙站历史洪水的影响因素进行分析,探讨适合于长沙水文站洪水预报的方法。     

基于ν-SVR的雅鲁藏布江羊村站洪水预报模型

为了建立雅鲁藏布江羊村站的洪水预报方案,对ν-支持向量机洪水过程预报模型(ν-SVR)进行了深入研究。针对羊村站以上流域洪水特征和站网分布特点,采用ν-SVR模型方法建立了该站洪水过程预报模型。选取了1998~2004年及2005~2007年汛期洪水和相应降水资料进行了模型率定和检验。结果表明,ν-SVR洪水过程预报模型能很好地控制支持向量个数,在降低模型的复杂程度的同时,能保持良好的预报精度,可用于洪水作业预报。     

基于径向基函数神经网络的河网洪水泥沙预报

由于水沙作用机理和演进规律以及河道形态变化的复杂性,泥沙预报一直是洪水预报的难点.本文将径向基函数神经网络方法应用于复杂河网洪水水沙预报中,并采用k- 均值聚类算法确定径向基函数的中心,采用最小二乘法求解权值.在探讨建立预报模型基本方法的基础上,分别建立了具有2个预报期和3个预报期的珠江三角洲河网洪水水沙预报模型.计算结果表明,该方法能够较好地识别洪水水沙的演进规律,预测结果与实测结果吻合较好,运算速度快、简便易行且预报精度较高.     

中国洪水预报系统在那坡站预报中的应用探讨

利用那坡水文站1991~2013年水文资料,采用中国洪水预报系统的应用平台建立那坡水文站降雨径流模型洪水预报方案,并利用系统自动进行模型参数的率定和检验,结果:洪水预报方案的评定与检验合格率达到乙级精度,可用于那坡水文站实时洪水预报作业。     

实时洪水预报中的组合预测模型方法

通过分析最优加权组合预测模型的基本原理,提出了差分模型和衰减记忆最小二乘递推算法的组合预测模型,并将该模型应用到实时洪水预报中.结果表明:①最优组合预测模型比各单个预测模型精度高,稳定性较好;②提高单个预测模型的精度是提高组合预测模型精度的关键;③组合预测模型的实时洪水预报效果较好.     

基于PSO优化LS-SVM的异步电动机振动故障诊断

为了提高异步电动机振动故障诊断的准确性,该文提出了基于粒子群算法优化最小二乘支持向量机的异步电动机振动故障诊断方法。先通过实验室对异步电动机各类故障的振动进行测试,对测试数据进行预处理,选择异步电动机不同位置振动信号的特征频率作为系统的输入,然后利用训练好的粒子群算法优化后的最小二乘支持向量机进行异步电动机振动的故障诊断。最终结果与其他诊断方法对比表明:该方法克服了样本训练时间较长并容易陷入局部收敛的缺点,同时诊断的准确率较高,有效地避免了异步电动机故障的误诊断。     

基于模糊LS-SVM算法的大坝变形预测模型

在大坝工程变形分析和预测方面,研究了一种基于支持向量度的模糊最小二乘支持向量机(LS-SVM)算法,结合具体实例进行对比分析,结果表明模糊LS-SVM模型的预测精度要高于LSSVM模型,且支持向量机(SVM)的稀疏性也优于LS-SVM模型,可以很好地应用于大坝变形监测分析.     

小清河石村站洪水特性及洪水预报分析

近年来,小清河流域多发洪水灾害,对当地生产生活造成严重影响.选取小清河流域下游石村水文站作为研究对象,根据历年洪水资料,从降雨径流关系、峰量关系、典型洪水过程等对该站洪水特性等方面进行分析.结果表明:采用上下游相关法的预报属于甲级方案,可投入实践.根据平原地区洪水预报现状,建议加大对小清河流域洪水灾害成因分析,采用多种...     

应用单元汇流做洪水预报

文章从学习实践的角度,解释了淮河流域水文预报方案中,淮干国家级水文站息县站单元汇流预报方法的精髓,并结合计算机技术,提出了值得学习借鉴的经验。     

泉太水文站短期洪水预报影响因素的分析

本文通过对泉太水文站基本情况的调查,结合上游水利工程情况对泉太水文站短期洪水预报影响因素进行了分析。     

基于洪水预报模型的哈尔滨站预报

在分析哈尔滨站水文气象特性的基础上,探讨了基于中国洪水预报系统的哈尔滨站洪水预报方法,相对于常用的相关图预报方法,能满足实际工作的需求。     

东辽河泉太水文站历年洪水特性分析

泉太水文站是二龙山水库(大型)的入库控制站,掌握该站的洪水特性对水库的防洪调度及安全运转都起着非常重要的作用。同时通过对历年洪水特性分析,为水资源合理开发利用提供了科学依据。     

猫街水文站洪水预报模型研究

针对猫街水文站采用物理模型进行洪水预报时过程复杂、适用性和快捷性较差等问题,笔者选取BP神经网络模型作为预报模型进行洪水预报研究,选取2013—2018年猫街水文站共计6年主汛期逐日水文观测资料作为训练样本,2019—2021年共3年主汛期资料作为测试样本。研究结果表明,在现有数据条件下,除部分特殊年份外,采用BP神经网络模型进行洪水预报的精度较高,整体预报精度较好,对实际预报作业有一定的指导意义。同时,BP神经网络预报模型具有误差修正功能,随着模型学习训练期的延长、预报次数增加,预报精度还会相应提高,未来可运用到实际预报作业当中。