灰色系统模型在黄河径流量分析预测中的应用

灰色系统分析是系统论中的一个分支，其应用范围非常广泛。本文在分析了黄河流域年径流量变化特点的基础上，对原始资料进行了处理，并利用灰色系统模型中的ＧＭ（１，１）模型对唐乃亥和花园口两站的天然年径流量作拟合并进行了预测，其拟合和试预报的效果较好，说明可以用该方法对黄河流域的径流量进行预测。     

基于改进灰色系统理论的年径流量预测研究

对黄河花园口站年径流量资料进行了分析,根据径流量和时间的关系建立了改进的GM(1,1)模型。结果表明:预测值和实测值误差较小,预测精度较高,满足规范要求。     

水库入库径流量的灰色预测模型研究

水库入库径流量的变化对于水库发电和下注重用水有着极大的影响。如果能对入库水量进行较准确的预测，可以提高水资源利用率和增加经济效益。     

南盘江流域径流趋势灰色预测

利用灰色系统模型和灰色灾变预测理论，根据南盘江流域27年（1961年～1987年）年径流资料，建立一套灰色动态CM（1，1）预测模型，并对1993年～1994年的资料进行验证，得到了较为满意的效果．表明灰色灾变预测可作为水文长期预测的工具之一，为制定水电站的年度防汛措施和发电计划等提供参考．     

灰色拓扑预测模型在中长期年径流量预测中的应用

中长期年径流预测是水利工程建设和工程后期运行管理的重要依据,而河川径流往往具有一定的随机特性,给工程优化调度带来了一定的复杂性和难度。文章以河川年径流量的随机变化过程为研究内容,结合实例,通过建立灰色拓扑预测模型,对河南省某水库中长期年入库径流量进行预测,检验结果表明,预测值与实际值误差较小,精度较高,具有很强的的操作性和应用价值,将来可为水库优化调度决策提供科学依据。     

灰色拓扑预测方法在补远江年径流量预测上的应用

灰色系统理论是以"部分信息已知,部分信息未知"的"小样本"、"贫信息"不确定型系统为研究对象,并形成了以灰色模型为核心的模型体系。通过对澜沧江一级支流补远江出口控制站曼安水文站年平均径流量资料的分析,在考虑径流量和时间关系的基础上,建立了灰色拓扑预测GM(1,1)模型群,并将其应用于年均径流量的拟合和预测,效果良好,说明可将此方法应用于补远江年径流的预测上。     

塔里木河流域径流量预测分析

因径流量预测中伴随着随机性、灰信息性的特点,传统的数学模型难以解决复杂的非结构化问题。在参与塔河流域多个水文控制站点径流量预测的基础上,探讨了GM(1,1)与BP算法在径流量预测中的有效性及存在的一些问题。首先用灰色关联理论对相关序列的灰色绝对、相对、综合关联度进行了分析;然后建立了GM(1,1)模型,讨论了在原始序列准光滑条件满足、1-AGO准指数规律满足条件下GM(1,1)模型模拟随机振荡序列的局限;最后建立了神经网络模型,应用BP算法训练网络权矩阵和偏置,对径流量的历史演变进行了仿真模拟,对预留年份的径流量作了预测检验。     

岗南、黄壁庄水库入库径流量的灰色预测

本文运用灰色系统理论的拓扑预测方法,根据历史资料,对石津灌区水源工程岗南、黄壁庄水库径流量建立GM(1,1)模型群,预测未来几年入库径流量。预测成果对指导灌区建设、灌区农业生产结构调整将有一定的参考价值。     

渭河水文要素的灰色拓朴分析

本文依据渭河干支流的四个水文站(林家村、咸阳、华县、马王渡)的年径流量及洪峰流量资料,利用灰色拓扑理论建模,并将实际值与预测值进行了比较,结果表明:按P、C检验均属于预测精度好的级别。本文还提出新的检验方法其年径流合格率达57～84％,洪峰流量为36～83％。但是对极大值的预测未得到令人满意的结果,有待于进一步的探讨。     

基于Matlab神经网络的流域年径流量预测

阐述了运用人工神经网络模型对流域年径流量径流序列做出预报,表明人工神经网络模型在水文预报中具有一定的优势。通过BP神经网络算法得到了适合该神经网络模型的训练算法。以渔峡口站年径流量实测序列为研究对象,在数值试验的基础上建立了年径流序列预报的人工神经网络预报模型结构,提高了该模型的预报准确性。     

基于云模型的非一致性年径流预测

采用云模型和非一致性水文计算法对岷江流域年径流建立预测模型,利用非一致性计算法将水文序列分成相对一致的随机性成分和非一致的确定性成分,再分别对确定性成分和随机性成分进行云模型的不确定性推理,最后根据时间序列分析的分解与合成理论进行数值合成,得到最终的预测值。通过与传统预测方法相比较,非一致性云预测方法有较高的预测精度和推广应用价值。     

黄河上游天然年径流长期变化趋势预测

基于神经网络理论与传统分析方法,采用改进的BP网络算法,利用黄河青铜峡水文站278年(1723~2000年)的天然年径流时间序列,建立了黄河上游年径流长期变化的BP网络预测模型,并以此模型对2001~2050年黄河上游天然年径流变化趋势进行预测分析,结论认为:①黄河上游天然年径流在未来50 a变化的大趋势是丰水时段占优势,且黄河干流天然年径流变化要经历3个不同的时段,即2001~2013年以多年平均水平为基准上下波动的时段、2014~2037年相对丰水时段和2038~2050年相对枯水时段;②用神经网络理论建立了黄河天然年径流中长期BP网络预测模型,模型预测分析的未来几十年黄河天然年径流变化的大趋势是可信的。     

电力负荷预测的灰色随机组合模型

年电力负荷具有稳定增长的趋势成分和随机成分．由灰色模型描述趋势成分，由自回归模型刻化随机成分，两者叠加，即灰色随机组合模型，可反映年电力负荷的变化特性．实例验证表明，该途径是可行而有效的．     

宜昌水文站年径流量演变多时间尺度分析

水文时间序列往往在时域中存在多层次时间尺度结构和局部化特征。运用小波分析的多分辨率功能,对宜昌水文站1882-2006年年径流量时间序列资料进行了多时间尺度分析。研究结果表明：宜昌水文站年径流量存在明显的年际变化特征,主要存在30～40年、10～20年及10年以下3类尺度的周期变化规律,变化主周期为14年,第二周期为7年,第三周期为34年;自2006年以后的3年左右,宜昌站年径流量将处于一个相对偏枯期,之后又将进入一个丰水期。     

年径流系列的插补、延长方法

在从事涉水工程设计、规划初期,要进行大量的水文分析计算工作,其中对年径流分析计算时,对无资料或资料缺测的设计流域要进行年径流系列的插补和延长,使得资料系列具有一定代表性和一致性,为此,文中提供了一些年径流资料插补、延长的方法,并通过实例具体说明了不同方法的使用条件,同时指出了在插补、延长过程中需注意的问题。     

基于皮尔逊Ⅲ型分布的汉口站年最小月流量趋势性分析

在变化环境下,对水文时间序列的非一致性研究变得非常重要。经典线性回归模型在传统的水文序列趋势性分析中有广泛的应用,该模型假定水文变量服从正态分布,这与我国现行的水文频率分析计算中推荐选用的皮尔逊Ⅲ型频率分布(简称PⅢ分布)并不相符。提出采用基于PⅢ分布的回归模型对汉口水文站59 a间的年最小月流量序列进行趋势性分析。研究发现基于PⅢ分布的回归模型比基于正态分布的回归模型能更好地揭示水文序列频率分布的时变特征。在此基础上采用灵活性较强的多项式对水文序列的趋势性进行了分析。     

生命旋回——权马尔可夫链模型在径流预测中的应用

针对生命旋回模型无法反映径流序列随机性特点,将其与权马尔可夫链结合,提出了一种新的径流短期预报模型———生命旋回———权马尔可夫链预测模型。该模型用生命旋回模型模拟预测径流量序列的趋势项,用权马尔可夫链模型来对径流残差序列进行修正。将生命旋回———权马尔可夫链模型用于黄河唐乃亥水文站径流预测中,平均预测精度达到92.46%,合格率为100%,表明该模型预测精度较高,模型实用可行。     

黄河中下游天然年径流变化趋势预测

基于神经网络理论与传统分析方法,采用改进的BP网络算法,利用黄河陕县水文站531 a天然年径流时间序列,建立了黄河中下游年径流长期变化的BP网络预测模型,并以此模型对2001—2050年黄河中下游天然年径流变化趋势进行了预测分析,结果表明:①中下游天然年径流在未来50 a变化的大趋势是丰水时段比枯水时段略占优势,要经历2001—2020年相对丰水时段、2021—2026年相对枯水时段、2027—2037年相对丰水时段及2038—2050年相对枯水时段;②黄河中下游与上游的天然年径流变化的大趋势基本一致,但中下游出现连续枯水时段的时间较上游长。     

清峪水库年径流分析计算

清峪水库无水文资料,控制流域年径流量计算采用鄂河乡宁水文站年径流资料面积比法,年径流深等值线法,年降雨等值线及径流系数法,与附近流域年降雨径流关系水文比拟法等四种方法计算。经分析并与实测流量比较,采用与附近流域年降雨径流关系水文比拟法计算成果。