径流式水电站年来水量的灰色预测

通过径流式水电站年来水量变化及其预测问题的分析，建立了径流式水电站年来水量预测的色数学模型，并就预测中样本序列的拓扑选择，预测目标等问题提出了相应的策略。最后结合一个实例说明了本方法的应用。结果表明，本文的方法及分析思路，对径流式水电站年来水量的预测具有较好的应用和参考价值。     

径流式水电站年来水量的灰色预测

通过径流式水电站年来水量变化及其预测问题的分析 ,建立了径流式水电站年来水量预测的灰色数学模型 ,并就预测中样本序列的拓扑选择、预测目标等问题提出了相应的策略。最后结合一个实例说明了本方法的应用。结果表明 ,本文的方法及分析思路 ,对径流式水电站年来水量的预测具有较好的应用和参考价值     

应用BP神经网络预测泾惠渠灌区来水量

泾河是泾惠渠灌区的主要灌溉水源,预测泾惠渠渠首处泾河时段来水量对灌区调度管理具有重要的意义.运用人工神经网络预测模型,以10天为一个时段,用前3个时段泾惠渠灌区渠首泾河来水量预测第4个时段的来水量,实例分析表明,预测相对误差在10%以内,可为灌溉调度提供依据.     

西江梧州水文站枯水期来水量预测

在搜集西江控制站梧州水文站枯水期来水量资料系列的基础上，运用周期波叠加法结合AR（p）模型对该站枯水期来水量进行长期预测，预测结果显示此方案可用于天然状态下梧州水文站枯水期来水量的参考性预报，对珠江水量统一调度有一定的参考价值。     

基于EEMD的黄河上游主要来水区年来水量预测

为了提高径流预测的精度,采用EEMD将非线性、非平稳的径流时间序列分解为若干固有模态分量和趋势项分量,高频分量采用GA-SVM模型进行预测,低频分量采用GA-BP模型进行预测,趋势项采用RBF模型进行预测,然后对各分量进行重构,从而建立了EEMD组合预测模型,并应用于黄河上游主要来水区年来水量预测。结果表明:黄河上游主要来水区年来水量预测误差小于20%的预报合格率为100%,预测精度高,具有较高的实用价值。     

径流式水电站年来水量离差系数的灰色预测

通过建立对径流式水电站年来水量离差系数C_v预测的灰色数学模型,并就预测中样本序列的拓朴选择、预测的目标等问题提出了相应的策略,提出了一种行之有效的灰色预测方法,并结合一个实例说明了此方法的应用。结果表明,此方法及分析思路,对径流式水电站年来水量离差系数C_v的预测具有较好的应用和参考价值。图2幅,表2个。     

灰色系统GM(1,1)模型在尼尔基水库年来水量预测中的应用

文中介绍了灰色系统理论、建模原理及其检验方法,以及利用尼尔基水库20年的年来水量资料建立灰色预测GM(1,1)模型,对尼尔基水库年来水量进行预测.经残差、关联度等检验分析,并对实测资料进行检验,模型精度较高,效果较理想,可以考虑应用于尼尔基水库径流中长期预报,为水库发电、供水提供必要的预测信息.     

入库水量与库区积雪厚度的相关分析及来水预测

我国北方很多地区的山区水库来水多源自融雪,其时间在1月～7月,占全年来水量的80%以上。根据哈拉布拉水库蓄水过程,对库区当年累计积雪厚度与当年水库来水量的数据进行了分析,建立起当年累计积雪厚度与水库来水量的关系式;依据当年积雪厚度对当年用以灌溉的来水量、汛期洪水总量作出定量预测,从而为当年水库制定防洪调度和兴利调节计划提供有效的数据。     

小波消噪在枯水期来水量预报中的应用

根据小波理论,将枯水期来水量序列进行小波分解,并用软阈值方法进行消噪处理。用消噪后的小波系数进行序列重构,对重构后的序列进行时间序列分析,构建时间序列AR（p）模型,用AR（p）模型进行来水量的预测。     

归一化回归模型预测水库春季来水量

阎王鼻子水库是大凌河流域中上游的控制性工程,准确预测春季来水量是搞好供水调度的基础性工作,在水资源极度短缺的朝阳地区,显得极为重要.文中以归一化处理的水库10月份来水系列为依据,建立次年1—5月来水量的一元回归预测模型,采用《水文情报预报规范》标准评定,合格率为71.0％,为乙等方案,检验合格率为70％,说明回归关系稳...     

基于周期均值叠加法的漳卫南运河产汇流区降雨量预测

漳卫南运河来水量主要由源头产汇流区降水量形成,降水量大小直接决定了中下游径流量。利用周期均值叠加法,对漳卫南运河产汇流区主要控制断面范围内雨量站进行降雨量模拟与实测值对比,预测2017年降雨量,为预测中下游主要控制断面径流量提供基础数据。     

环流指数—最优子集回归预测枯季流量雨量

结合北半球大气环流指数,应用现代统计学模型——最优子集回归计算方法,对西江梧州冬半年来水量和北江冬半年雨量进行分析预测,其预测结果主要用于旱季西江水资源调度及珠江三角洲咸潮趋势预测。该文对2004-2009年连续6年进行了滚动预测,取得了很好的效果,平均合格率达到了83.3%。     

支持向量机在乌龙矶站径流预测中的应用研究

潘家口水库是海河流域的重要水源地之一,科学预测其来水量可以为流域的水量调度、水资源保护、水资源规划与管理等提供工作依据.利用潘家口水库上游主要控制站——乌龙矶水文站的实测资料,将成熟的预测方法和新技术应用到基于支持向量机的径流预测模型,以期为潘家口水库优化调度和合理使用提供可靠的水文信息,提高其经济效益和社会效益.     

基于LSTM模型的响洪甸水库旱警水位预测与效果检验

水库旱警水位预测对于水库进行生活、生产、环境等各方面用水的调度具有重要作用。水库的旱警水位受到各种用水需求和来水量、应供水量等多种情况的影响,而且与这些情况的相互关系错综复杂,无法用线性关系进行表示。基于LSTM模型,对响洪甸水库旱警水位进行预测,提出的基于LSTM模型的响洪甸旱警水位预测,通过效果检验,具有较高的预测精度,能够满足水库旱警水位预测的实际工作需要。     

基于PSO-SVM的来水量预测模型

由于中小河流径流量复杂的变化特征,来水量有效预测模型建立较为困难,建立来水量预测的支持向量机模型,并对支持向量机进行了优化,选取河流径流量的数据样本对模型进行训练与预测,与实际值进行比较,同时用BP神经网络模型对相同的数据样本进行预测,并对两种模型的预测数据进行分析比较,结果表明,改进的支持向量机(PSO-SVM)具有较高的预测精度。     

官厅、密云水库可来水量评价方法研究

通过对影响水库来水量雨型特性的分析,确定了预测来水量的几个关键因子及其权重系数,从而可以作为评估官厅、密云两库上游有关省完成《规划》下泄水量目标的参考依据。     

黄河宁夏段河道水沙变化及冲淤特性分析

分析了1986年11月-2012年10月期间黄河宁夏河段水沙变化及冲淤特性,并采用经验公式计算和实测资料分析预测了河段2013-2021年冲淤量。结果表明:该时段宁夏河段年平均水量为253.3亿m3,沙量为0.65亿t,分别为天然状态1950-1968年来水量的80.9%,沙量的28.1%,较天然状态时段部分河段冲淤量有所增加;冲淤量预测为910万m3,平均铺沙厚度为0.013m。     

官厅水库水质现状分析与趋势预测

由于上游来水污染严重,来水量低等原因,作为新中国建立的第一座大型水库、北京市的重要饮用水源地官厅水库于1997年退出北京市饮用水供水体系.国务院批复<21世纪初期首都水资源可持续利用规划>中提出"挽救官厅".经过综合治理,官厅水库水质明显好转.旨在分析评价官厅水库库区2007年水质现状,采用1997-2007年水质监测数据,利用pwQTrend水质污染趋势模型分析软件预测官厅水库水质趋势,为官厅水库水质治理提供方向和依据.     

黑河流域径流变化规律及趋势预测

根据黑河1956—2012年各水文站径流量数据,应用Mann-Kendall非参数检验法对黑河流域径流变化规律进行了分析,并利用BP神经网络对未来黑河径流演变趋势进行了预测。结果表明:1黑河干流及主要支流汛期来水量占年径流量的比例较大,为63.18%~94.56%,出山口径流量未来总的趋势为增加;2Mann-Kendall趋势检验结果表明莺落峡、祁连、新地及嘉峪关站未来径流预测趋势与实测序列趋势较为一致,而札马什克站未来径流预测趋势和实测序列趋势相反,但该站M-K值的绝对值逐渐变小并趋于0,可以推测未来该站径流量趋势将由减少转为增加,这与BP神经网络预测的结果一致。     

基于MIKE平台的水电工程对水温影响预测评价

准确模拟和预测水库及下游河道的水温分布规律对降低水电工程环境影响起着重要作用。基于MIKE系列软件,采用一维水温模型对怒江中下游天然河道水温进行数值模拟计算,并在对怒江规划龙头马吉水库的水温类型进行判别的基础上,运用库区立面二维水温模型对库区及下泄水温变化进行预测。计算结果表明,马吉水库为典型温度分层型水库,来水量越大,表层水温越低,底层水温越高。水库建成后,下泄水温过程与天然河道水温过程差异加大。上述研究可为在水电工程运行中采取措施应对水温变化提供技术支撑。