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为解决传统数据驱动模型的不足,使其能实现降雨径流过程高精度连续模拟,提出新型耦合数据驱动模型——PEK,即:基于偏互信息的输入变量选择、基于新型集成神经网络的出流量预测和基于K最近邻模型的出流量误差预测。PEK模型具有以下特点:(1)提出了基于分离式选择策略和滑窗累积雨量的模型候选输入向量,并与基于偏互信息的输入变量选择方法联合使用,提高了输入信息的充分性和无冗余性,对建立精度高、泛化能力强的高质量模型意义重大;(2)提出了新型集成神经网络——EBPNN及其率定方法。联合使用NSGA-II多目标优化算法和早停止Levenberg-Marquardt算法,通过一次优化过程同时确定全局最优个体网络个数、各个体网络拓扑结构和网络参数。个体网络权重由基于AIC信息准则的权重优选方法确定。EBPNN在模拟精度和网络复杂度间取得了良好折衷,精度高、泛化能力强、率定结果客观;(3)PEK模型能够进行多步外推预报,实现了非实时校正模式下的高精度连续模拟,增长了预见期;(4)PEK模型不需要进行流域状态变量的计算,仅需初始出流量就可进行出流量的连续模拟。在呈村流域应用PEK和CLS两个数据驱动模型进行次洪降雨径流模拟及精度比较。结果表明PEK模型使用简便,模拟精度高于CLS模型,实现了多步外推的高精度连续模拟,增长了数据驱动模型的预见期。 相似文献
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非线性水文系统的实时预报方法比较研究 总被引：2，自引：0，他引：2
讨论了非线性水文系统的几个（水文学的和数学的）实时预报方法，数学方法包括回归分析，递推的回归模型和神经网络模型，两个实例计算结果显示了水文学预报方法和简单的回归方法的精度高于较复杂的数学方法，最后分析了该现象的原因。 相似文献
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在雷达测雨和洪水预报中自适应卡尔曼滤波法的应用 总被引：2，自引：5，他引：2
采用自适应的卡尔曼滤波方法，运用少量雨量计对雷达估测降水进行了校正，结合新安江水文模型和GAME／HUBEX项目1998年在史灌河流域观测的水文资料，对6月28日08：00～7月5日20：00史灌河流域的一次洪水过程进行预报，并与雨量计网测量的面雨量预报结果进行对比。比较结果表明，经过校正后的雷达估测雨量和雨量计测量的面雨量都能较好地预报出流域出口蒋家集的洪水变化趋势、洪峰时刻以及洪水总量，雷达预报的结果同实际观测更加接近，而雨量计预报结果明显偏高。 相似文献
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栅格新安江模型在天津于桥水库流域上游的应用 总被引：3，自引：1，他引：2
栅格新安江模型是在概念性新安江模型的理论基础上,以栅格为计算单元,结合地形地貌和下垫面特性构建出来的水文模型.在于桥水库流域上游的水平口流域应用栅格新安江模型,研究该地区洪水要素的空间变化以及洪水形成过程,讨论洪水模拟效果来验证模型在半湿润地区的适用性.选取水平口流域1978-2012年的洪水进行模型计算,模拟结果较好地反映了流域产流面积的时空变化,且均达到乙级以上精度.初步表明栅格新安江模型在半湿润地区有较好的适用性. 相似文献
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针对降雨输入不确定性对实时洪水预报影响的问题，本文采用不考虑未来预报降雨、考虑未来预报降雨、考虑预报降雨的降雨量误差和降雨时间误差4种方法，以陕西省两个半湿润流域（陈河流域和大河坝流域）为研究区域，分析不同预见期和不同降雨输入情况下洪水预报的精度.研究表明：相对于不考虑未来降雨情况，考虑未来降雨后在预报预见期较长时对预报结果精度提升较大，在预见期较短时对预报结果精度提升不显著；暴雨中心位置不同对预报精度影响也不同，当暴雨中心位于流域下游时降雨量误差对流量预报误差影响更大；降雨量误差主要影响洪量相对误差和洪峰相对误差，且这种影响是线性的，对确定性系数的影响是非线性的二次函数，降雨时间误差主要影响峰现时间误差. 相似文献
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基于地形地貌资料的Nash单位线参数规律研究 总被引：1，自引：1，他引：0
为了将Nash单位线应用在无资料地区,基于DEM研究Nash单位线的参数规律.以皖南山区若干中小流域为试验流域,率定Nash单位线参数;利用Arc GIS 10.1提取的地形地貌因子和地表覆盖类型对Nash单位线参数进行回归分析和通径分析,建立基于DEM的Nash单位线参数推求公式,并进行检验.回归分析结果表明该推求公式回归效果显著,具有统计学意义;通径分析结果表明面积坡度是最根本的解释变量,对Nash单位线参数起决定作用.基于DEM的Nash单位线参数推求公式不依赖于实测资料,可在无资料山区流域推广应用. 相似文献
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李致家 《中国海洋湖沼学报》2008,26(3):313-322
In this paper, the long-term dependence phenomenon （the Hurst Effect） which characterizes hydrological and other geophysical times series is studied. The long-term memory is analysed for both daily and monthly streamflow series of the Benue River at Makurdi, Nigeria by using heuristic methods and testing specifically the null hypothesis of short-term memory in the monthly flow series. Results obtained by applying heuristic procedures indicated that there may be the presence of long-term memory component in mean daily flow series but there is no discernible reason to suspect the presence in both average monthly and maximum monthly flow series （extreme event）. Hypothesis testing was conducted by using original and modified versions of rescaled range statistic. When the modified rescaled range, which accounts for short-term memory in the series, is used, the null hypothesis is accepted for both the average monthly and maximum monthly flow series, indicating little or no probable presence of long-term memory in the series. An identical conclusion is also arrived at when second null hypothesis for independence of the monthly flow series is tested. Therefore, apart from the mean daily flow series, there is little evidence of long-term dependence in the Benue River streamflow series at Makurdi. However, considering the limited length of data used, the results are inconclusive. 相似文献