非线性混合回归模型在年径流预报中的应用探讨

在气候变化和人类活动等影响下,径流变化日益复杂,常用的流域径流预报方法有时间序列法、多元回归分析等,但这些方法预报精度较差,笔者建立起基于BP神经网络系统的年径流预报非线性混合回归模型,并以1961~2001年的数据为训练样本,以2002~2010年的数据为预测检验样本对新疆天山北坡昌吉州呼图壁县内的军塘湖流域年径流进行预报,结果表明,该预报方法具有较高的预报精度。     

基于k-最近邻筛选的BMA集合预报模型研究

针对冗余训练样本会降低BMA参数求解效率与精度问题,本文提出在BMA运算之前采用k-最近邻(k-nearest neighbor)算法筛选有价值训练样本,并用于BMA参数求解的改进模型。模拟试验在淮河王家坝站进行,分别以k-最近邻筛选、不筛选两种方案为BMA提供训练样本,统计分析两种方案中王家坝站流量模拟结果,评价BMA改进法的性能。模拟结果显示,采用k-最近邻样本筛选方法后,BMA模型对洪水过程以及洪峰的预报精度提升明显;概率预报结果的离散程度降低的同时,可靠性程度获得提升。k-最近邻样本筛选方法的引入,能够有效去除BMA模型训练样本中的冗余数据,以少量的样本获得更可靠的模型参数,改善集合预报性能。     

基于参数不确定性的概率预报研究

水文模型参数的选取通常依靠经验判断或者依赖历史库中的不完备数据集进行自动优选,所选参数并不一定能够准确反映流域降雨径流特点,更不足以反映不同洪水涨落阶段洪水特征的变化。基于水文模型参数存在显著不确定性的客观事实,以随机参数驱动水文模型,并结合数值模型实现概率预报。通过东湾流域36场洪水模拟试验,揭示了水文参数不确定性对洪水预报结果的显著影响,提出的概率预报算法能够给出精确、可靠的预报结果,说明该算法能够降低水文模型参数所带来的洪水预报不确定性。     

2016年长江第1号洪水预报及调度影响分析

通过分析2016长江第1号洪水的水雨情发展、洪水组成、水情预报、调度还原计算成果等,解析了该场洪水的暴雨洪水特性、预报对调度的支撑作用以及三峡水库调度对城陵矶河段水位的影响。分析表明：金沙江、乌江来水对第1号洪水起筑底作用,三峡区间洪水则为该场洪水造峰,三者最大1d洪量占三峡入库来水比率分别达26.1%,15.6%,38.1%;第1号洪水期间,水情预报为调度决策提供了长预见期、较高精度的前提支撑,78,54,30,6 h预见期的三峡入库洪峰预报误差分别仅为-20.0%,-10.0%,-4.0%,0;三峡水库在第1号洪水期间通过防洪调度将入库洪峰流量削峰38%,最大拦蓄洪量约29亿m3,削减莲花塘站洪峰水位0.39 m左右,避免了城陵矶河段出现超保证水位。     

基于贪心核特征提取方法的中期峰值负荷预测

针对中期电力负荷预测, 提出基于贪心核主元回归(GKPCR)、贪心核岭回归(GKRR) 的特征提取建模方法. 通过对核矩阵的稀疏逼近, GKPCR和GKRR两种贪心核特征提取方法旨在寻找特征空间中数据的低维表示, 计算需求低, 适用于大数据集的在线学习. 将所提出的方法应用于不同地区的电力负荷中期峰值预测, 并与现有预测方法进行了比较. 实验结果表明, 在同等条件下, 所提出的方法能有效地改进预测精度, 而且性能更好, 显示了其有效性和应用潜力.

     

基于隶属函数的骆岗机场新型大雾预报方法

准确预报大雾对机场减少航班大面积延误和旅客滞留有重要意义。本文阐述一种适用于机场的大雾短时预报方法。通过选取骆岗机场历史地面逐时观测气象资料,依据气温趋势不同类型,运用模糊隶属度与发生条件概率模型,分别建立短时大雾的预报方法。利用VC++程序开发了骆岗机场大雾短时预报软件,可扩展硬件构建实时预警系统。使用2011年地面资料检验结果显示:对未来3小时大雾预报准确率为91.3%,TS评分为0.84。因此,本文提出的大雾短时预报方法在骆岗机场附近3小时大雾预报中是有效的。     

秦皇岛市海岸线遥感提取及变化监测

监测海岸线的变化是海岸带管理、海平面变化和海岸带演变研究中一项非常重要的任务,遥感技术凭借其高时效、大范围、低成本等特点正逐渐成为监测海岸线变化的重要手段。以秦皇岛市的海岸为例,结合海岸类型和潮位校正对高分辨率SPOT卫星影像进行海岸线提取,并利用同时期海岸线实地测量数据对海岸线提取进行精度验证,结果表明：使用该方法提取的海岸线精度较高。利用该方法得到研究区2006\,2009和2011年海岸线提取结果,通过叠加多时相海岸线监测其变化情况,并采用基线法定量分析北戴河砂质海岸线的变化,结果与实际情况相符。     

TSP203Plus超前地质预报技术在贵广铁路客运专线长大隧道施工中的应用技术研究

贵广铁路线路中特大长隧道、特大断面的隧道所占比例达到75%以上,隧道穿越某些地质情况复杂地区,可能遇到的工程地质问题及地质灾害较一般浅埋隧道更多、更严重。因此,在隧道施工中开展超前地质预报工作非常有必要。TSP203plus的工作原理和系统工作特点能满足工程预报需要。在贵广铁路部分隧道超前地质预报中证实了TSP203plus作为一种隧道地质预报手段的合理性和有效性。在对TSP203plus超前地质预报产生的误差原因进行分析的同时,提出了提高预报精度对策,从而指导不良地质条件下的隧道安全快速施工。     

引水隧洞复杂地质段地质超前预报综合评价

由于单一地质超前预报方法对复杂地质段预报的局限性,本文则主要通过地质编录法、瞬变电磁法、水平声波反射法三种方法的综合分析,避开各种方法局限性的影响,完成对复杂地质段的超前预报,同时成功预报一个次生断层以及该断层影响带宽度,并给施工提供合理建议,使得施工顺利进行。预报结果与实际开挖地质情况基本一致,取得了显著效果。因此,在面对复杂地质段时,应用地质编录法、瞬变电磁法、水平声波反射法综合评价地质情况,获取准确、可靠的地质超前预报结果,是一种高效、可行的组合方法之一。     

Support vector machine forecasting method improved by chaotic particle swarm optimization and its application

By adopting the chaotic searching to improve the global searching performance of the particle swarm optimization (PSO), and using the improved PSO to optimize the key parameters of the support vector machine (SVM) forecasting model, an improved SVM model named CPSO-SVM model was proposed. The new model was applied to predicting the short term load, and the improved effect of the new model was proved. The simulation results of the South China Power Market’s actual data show that the new method can effectively improve the forecast accuracy by 2.23% and 3.87%, respectively, compared with the PSO-SVM and SVM methods. Compared with that of the PSO-SVM and SVM methods, the time cost of the new model is only increased by 3.15 and 4.61 s, respectively, which indicates that the CPSO-SVM model gains significant improved effects. Foundation item: Project(70572090) supported by the National Natural Science Foundation of China