改进的模糊模式识别在金沙江径流特性分析中的应用

以模糊c均值算法为基础，通过改进隶属度函数的方法，将金沙江小黄瓜园45年的月平均径流资料进行多维空间中聚类。在聚类基础上，采用基于模糊模式识别的分析方法，得出了该站径流系列的多维丰枯特性及其变化周期。其计算结果与实测径流资料对比，较为符合实际情况，表明该方法能够有效分析径流的周期特性。     

湟水上游河川径流丰枯分析

对湟水上游河川径流量丰枯变化、年内分配特征进行研究，应用条件概率分析连丰、连枯概率，和丰枯转移概率。研究丰枯变化趋势，为干旱半干旱地区水资源合理开发利用及防汛抗旱提供依据。     

水库径流丰枯遭遇特性分析

文中运用Copula理论构建了碧流河水库、英那河水库全年、汛期、非汛期天然入库径流二维联合分布函数,分析了两座水库三个时间尺度的径流丰枯遭遇特性,结果表明,两库汛期径流丰枯同步频率最大,全年次之,非汛期最小。三个尺度整体上看,两水库天然入库径流丰枯同步频率较高,丰枯补偿特征不十分明显。     

湟水上游河川径流丰枯分析

对湟水上游河川径流量丰枯变化、年内分配特征进行研究,应用条件概率分析连丰、连枯概率,和丰枯转移概率。研究丰枯变化趋势,为干旱半干旱地区水资源合理开发利用及防汛抗旱提供依据。     

模糊聚类在流域年径流规律研究中的应用

对水资源系统的规律研究通常是对系统进行聚类、识别来实现，目前可用于水资源系统的模糊聚类的理论和模型很多，但是每种方法都有各自的特点，本文介绍一种模糊聚类循环迭代模型和最佳聚类数的确定方法，通过直观的离散函数曲线确定最佳聚类数和循环迭代的方法确定聚类中心，达到对样本进行归类的目的，最后将模糊聚类循环迭代模型应用到流域年径流规律的研究中，这对认识流域年径流规律具有一定的意义。     

长江上游主要河流径流丰枯空间变化特性初步研究

集对分析是处理不确定性问题的一种新理念,认为在一个系统中确定性与不确定性相互联系、影响、制约并在一定条件下相互转化,用联系度来描述系统的各种不确定性,由此实现对系统的评价和决策。河川径流存在大量的不确定性,应用有序聚类方法建立径流丰枯状态的分级标准,然后运用集对的联系度来描述各水系间丰枯状态的同异反程度。以长江上游主要河流52 a的径流资料为基础进行了具体应用,结果表明:长江上游主要河流径流总体具有丰枯同步的特点。     

长江下游多维径流丰枯遭遇及丰枯演变分析

九江站、湖口站和大通站是长江下游的3个重要水文站,识别三者之间的径流关系、丰枯演变和丰枯遭遇特征,对识别长江下游多维径流关系具有重要的意义。基于滑动相关系数法分析了长江下游多维径流相关性的时变特征,基于Copula理论构建了长江下游多维径流联合分布和径流演变联合分布,分析了丰枯遭遇及丰枯演变特性。结果表明:(1)径流相关性时变强度由高至低为九江-湖口站、湖口-大通站、九江-大通站;各站径流具有较高的丰枯同步性,由高至低为九江-大通站、湖口-大通站、九江-湖口站,丰枯异步性特征反之。(2)九江-湖口站、九江-大通站、湖口-大通站的丰枯同步率最高时期分别为非汛期、汛期、非汛期;各站径流丰枯状态的自转和互转概率均较稳定,目前无极端情况出现。(3)九江、大通水文站的年和汛期径流最易丰枯互转,非汛期径流最易连丰、连枯。(4)湖口水文站的年和汛期径流最易连丰、连枯,非汛期径流最易丰枯互转。研究成果可为长江下游的多维径流关系分析提供理论参考。     

乌江流域上下游径流丰枯遭遇分析

乌江流域上游代表站-洪家渡站和下游代表站-构皮滩站年径流的丰枯遭遇情况可为流域梯级水库中长期合理调度提供依据.采用Copula函数构建了洪家渡站和构皮滩站联合概率分布模型,并对其丰枯同步和异步频率进行了分析.结果表明:洪家渡与构皮滩两站丰枯同步频率大于丰枯异步频率.丰枯同步频率中,同丰的频率略大于同枯的频率,同平的频率最小.Copula函数可以有效地分析乌江上下游的丰枯遭遇问题,可为流域规划管理提供依据.     

黄河径流与黄河三角洲降水量丰枯遭遇分析

采用皮尔逊Ⅲ型理论曲线，分析黄河三角洲降水量与黄河径流之丰遭遇及原因，从而探讨其对黄河三角洲地区用水量之影响，并进面提出相应的建议 。     

基于Mann-Kendall法的径流丰枯变化过程划分

提出利用Mann-Kendall法,将已有径流时间序列划分为若干个时间序列,计算出每一个时间序列的U值,以U-t曲线的变化趋势来划分径流序列的丰枯变化过程;以闽江流域竹岐站和白山水库的径流序列为例进行分析。结果表明:闽江流域径流丰枯变化过程为1946-1996年,白山水库丰枯变化较闽江流域频繁,分别为1946-1966年和1967-1975年,且第三个丰枯变化过程还没有完成。由于Mann-Kendall法属于非参数检验,受样本的分布类型限制比较少、样本中可允许少量漏测值以及方法比较简单适用等特点,因此,Mann-Kendall法可以和应用差积曲线法划分丰枯变化过程的方法互为补充。     

模糊聚类分析法在城市生态环境评价中的应用

在分析模糊聚类分析法原理的基础上,建立了生态环境评价指标体系,对评价因子量化分级,利用层次分析法确定权重后,用模糊聚类分析法对郑州市的生态环境进行了评价。结果表明,郑州市生态环境均是较低和很差的状态,不适于人类长期居住,因此急需采取措施改进城市生态环境质量。     

模糊聚类分析在齐齐哈尔市抗旱分区中的应用

从齐齐哈尔市的自然地理条件、农业节水水平和水资源利用现状等因素选取分区指标,采用模糊聚类法进行了抗旱分区。在此基础上,针对各类型区的特点提出各分区综合治理措施,从整体上增强抗御干旱的能力。     

冲积河流河型控制的模糊聚类方法在黄河下游应用

根据河型成因的输沙平衡程度理论假说和水沙项输沙平衡程度公式,用水沙项数作为河型控制的控制指标量,以花园口到夹河滩河段为例对控制指标量取值,采用模糊等价矩阵聚类方法对黄河下游花夹河段河型控制结果进行验算。冲积河流河型控制的模糊聚类方法在黄河下游花夹河段的应用结果表明,在水沙项数可以控制的条件下,河型是可以得到控制的。     

基于模糊聚类算法的大坝监控模型的研究

将模糊理论和神经网络相结合，建立了基于模糊聚类算法的模糊神经网络的大坝安全监控模型，并针对某一大坝变形水平位移实测数据进行分析，计算结果表明，其拟合和预报精度优于常规统计模型，从而表明这一模型的有效性。     

模糊模式识别法在陆水水库年径流预报中的运用

具有较高精度的水文中长期预报成果是水电站开展优化调度的重要依据。介绍了水文中长期预报中模糊数学方法的应用,侧重阐述了模糊模式识别的直接法和间接法的理论基础,及其在湖北省陆水水库年入库水量预报中的应用。研究结果表明,模糊识别方法的预报合格率尚可,克服了传统水文预报方法过多依赖于预报人员经验的缺点,而其模糊模式类型的选择还有优化的空间。     

奇异谱分析在中长期径流预测中的应用研究

针对目前中长期径流预测精度较低的问题,运用奇异谱分析法对隔河岩水库1951～2009年入库径流资料进行预处理得到重构序列,以达到浓缩主要信息和减小误差的目的。分别采用自回归模型和混沌支持向量机模型对原始序列和处理后的重构序列进行模拟预测。结果表明,应用奇异谱分析法进行资料的预处理可以大大提高中长期径流的预测精度。     

大凌河流域凌海站年径流量时间序列特征的小波分析

本文基于小波理论,采用Morlet小波分析了大凌河流域下游控制站—凌海站1961―2013年径流量时间序列变化特征。分析显示,凌海站多年径流量时间序列在53年分析时域内具有不均匀的时间尺度分布特征,且局部化明显;多年径流量序列变化主要受5―7a、14―16a和24―28a时间尺度的控制,具有6a、15a和27a左右的主周期。     

遗传算法改进神经网络模型在太子河流域径流预报中的应用

本文对用遗传算法(GA)改进的神经网络的算法进行了分析,建立了用GA寻求权重的前馈网络模型(简称模型I)和用GA优化初始权重的前馈网络模型(简称模型Ⅱ)。对太子河流域的5个计算单元前35年年径流量进行了模拟和用后10年资料对模型进行了检验,并与传统的BP神经网络模型进行了比较。结果表明:模型I对历史样本拟合较差,但其预报效果优于模型II和传统的网络模型。模型II和未改进的网络模型效果相似,精度有所提高。     

模糊综合评价法在城市旱情评价中的应用

在抗旱预案的制定过程中,首先要对旱情进行综合评价。本文对模糊综合评价理论在旱情评价中的应用问题进行了研究与分析,建立了区域旱情模糊综合评价模型,具有较好的客观性、可行性,模型评价结果符合实际情况,在区域旱情的评价中具有一定的应用价值,可为抗旱预案的制定和干旱防治提供科学的依据。     

遗传算法与最小二乘支持向量机在年径流预测中的应用

为克服最小二乘支持向量机(LSSVM)依赖人为经验选择学习参数的不足,利用遗传优化算法(GA)选择LSSVM惩罚因子C和核函数参数σ2,构建GA-LSSVM年径流预测模型,并构建LSSVM、GA-BP和传统BP模型作为对比,以云南省河边水文站年径流预测为例进行实例研究,利用实例前30 a和后22 a资料分别对各模型进行训练和预测。结果表明:GA-LSSVM模型对实例后22 a年径流预测的平均相对误差绝对值和最大相对误差绝对值分别为3.13%、8.66%,预测精度优于LSSVM、GA-BP和传统BP模型。GA算法全局寻优能力强,利用GA算法优化得到的LSSVM学习参数可有效提高LSSVM模型的预测精度和泛化能力。