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为研究中长期水文预报时间尺度对预报精度的影响,选取最近邻抽样回归模型与基于小波分析的组合模型对长江干流典型断面不同时间尺度的径流序列进行中长期径流预报。将1980~2012年的逐日径流资料经过时间聚集方法转换成三天、周、旬、半月、月、双月、季、半年、九月、年等10个不同时间尺度,对高场、寸滩、宜昌、螺山、汉口、大通6个典型断面的径流进行拟合和预报。结果表明:随着预报时间尺度增加,预报精度呈现先降低后提高的趋势,其中,在月时间尺度上预报效果最差,三天和年尺度上预报效果相对较好。 相似文献
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基于BP人工神经网络的枯水径流预报方案研究 总被引：2，自引：0，他引：2
介绍了BP人工神经网络的桔水径流预报方法,编制了锦屏一级水电站枯水径流预报方案.根据枯水径流预报方案的预报精度评定成果,总结了应用BP人工神经网络进行枯水径流预报的特点.研究表明基于BP人工神经网络的枯水径流预报方案能够满足水文情报预报规范,具有较好的实用性和可行性. 相似文献
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BP神经网络洪水预报模型在洪水预报系统中的应用 总被引：2，自引：2，他引：0
采用相关分析法,在区域降水、观测断面流量(或水位)因子中识别出影响预报断面径流过程的主要变量,在多个观测断面的数据均为流量情况下,采用基于时延组合的合成流量为影响预报断面径流过程的变量,采用自相关分析法,识别出影响预报断面径流过程的前期流量(或水位),以这些变量为BP神经网络模型的输入,以预报断面的流量(或水位)为模型的输出,在BP神经网络隐层节点数自动优选的基础上,构建了基于BP神经网络的洪水预报模型。将模型载入中国洪水预报系统中,应用结果表明:模型在历史洪水训练样本具有一定代表性的情况下,可获得较高的预报精度。 相似文献
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针对目前长期径流预报中物理成因考虑较少的问题,以丹江口水库为例,在分析影响径流物理背景的基础上,研究前期气象因子与水库秋汛期入库径流过程的相关关系,识别影响径流的大气环流与海温等物理因子,利用主成分分析法提取主要预报信息,建立了包含大气环流因子、海温因子等气象物理信息以及前期降雨、径流等水文信息作为预报因子集的三层BP神经网络预报模型.利用1956~2008年秋汛期9、10月入库径流量进行模拟与试报,并与仅采用前期降雨径流的预测模型进行了比较,结果显示基于物理成因分析的预测模型稳定性良好,模拟及试报精度较高,9、10月试报精度平均提高约30%,分别达到87.5%和75%,并对预报年份中的丰枯特征有较好的体现. 相似文献
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采用贝叶斯概率水文预报理论制订水电站水库中长期径流预报模型,以概率分布的形式定量地描述水文预报的不确定度,探索概率水文预报理论及其应用价值。采用气象因子灰关联预报模型处理输入因子的不确定度,将实时气象信息和历史水文资料有效结合,突破传统确定性预报方法在信息利用和样本学习方面的局限性,以提高水文预报的精确度。以丰满水电厂水库为例对所建模型进行检验,模拟计算结果表明,该模型与确定性径流预报方法相比,不仅有利于决策人员定量考虑不确定性,而且在期望意义上提高了径流预报精度,具有较高的应用价值。 相似文献
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Local Modeling模型及其在黄河上游月径流预测中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
基于黄河上游有关水文气象台站的降水径流资料, 将Local Modeling方法应用于龙羊峡水库月入库径流预报的中长期水文预报模型. 模型的检验和应用结果表明, 该方法有着稳健性好、数学物理意义明确、对数据系列要求不高和容易操作等优点, 在非汛期各月的径流预测中具有较高的准确性, 并且在考虑了降水的影响后, 对汛期径流的计算精度亦基本符合水文情报预报规范和实际应用的要求. 该模型在黄河上游水量预报和调度工作中具有良好的应用前景. 相似文献
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建立于煤矿开采基础之上的矿山开采沉陷理论和预测方法并不适用于象金川这样厚大、陡倾的金属矿床开采的岩移问题,因此,本文探讨利用神经网络来对地表岩移进行预测。根据Elman神经网络能够逼近任意非线性函数的特点和具有反映系统动态特性的能力,提出了利用Elman神经网络建立地表岩移时序预报模型的方法。利用金川二矿区GPS监测所得到的时间序列数据,通过对Elman神经网络模型预测值与GPS实测值之间的比较,结果表明模型预测显示了良好的准确性,特别是在时间步长较短情况下,应用于实际预测一定程度上可以弥补金属矿山岩移预测方法不足的缺憾。 相似文献
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为提高多种典型人工神经网络应用于降水预报的精度与稳定性并做出优选,对太湖流域湖西区丹徒、丹阳、金坛、溧阳、宜兴5站的年降水量时间序列建立基于组成成分分析的人工神经网络模型,并通过平均相对误差、平均绝对误差、均方根误差及合格率4项评价指标对比分析预报效果。该模型采用Mann-Kendall法、秩和检验法、谱分析法进行组成成分分析;建立BP网络、小波神经网络、RBF网络、GRNN网络及Elman网络模拟并预测随机成分,与确定性成分叠加得年降水量预报结果。在湖西区的研究结果表明,基于组成成分分析的人工神经网络模型的拟合及预测精度高于原始人工神经网络和线性自回归模型,GRNN网络的预测精度与稳定性高于其他4类神经网络。 相似文献
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基于MATLAB工具箱的BP神经网络年径流量预测模型研究——以塔城地区乌拉斯台河为例 总被引：4，自引：1，他引：3
塔城地区独特的地形为西来水汽的输送提供了条件,从而形成了众多中小河流,而中低山带季节性积雪的消融又使河流呈现出春汛汛的特点,使得径流年内分配不均,对塔城地区水资源配置极为不利,开展径流量的预测研究,将为水资源的优化配置提供科学的理论基础.文章以塔城地区乌拉斯台河为例,根据其年径流量(1966-1995年)序列的长期变化特征,利用MATLAB的神经网络工具箱提供的许多有关神经网络设计、训练以及仿真的函数,实现BP网络对年径流量的预测研究.从模型的检验来看,所建模型具有较好的适应性和预报精度,并且拟合效果较好,说明这种预测方法有一定的实用性. 相似文献
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详细介绍了Elman神经网络的基本结构和数学模型,同时以地下水动态预测为例,给出用Elman神经网络建立地下水动态预测模型的方法。模型检验结果表明,该模型拟合和预测精度均较高,可应用于地下水动态系统的建模,借此说明Elman网络在地下水动态预报中的可行性,并为Elman网络技术在水文水资源领域的动态模拟应用提供借鉴。 相似文献
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E lm an网络具有动态特性好,逼近速度快,精度高等特点,本文结合软基沉降的基本特征,建立了E lm an网络软基沉降预测模型。考虑到经典BP算法的缺陷,采用改进BP算法对网络进行训练学习。实例分析表明,本文所建立的E lm an网络模型具有一定的可靠性和实用性。 相似文献