本文選題：RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) + 短期徑流預(yù)報(bào)��； 參考：《華北電力大學(xué)(北京)》2016年碩士論文

【摘要】：隨著社會(huì)和經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,水資源作為人類賴以生存和社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展不可或缺的物質(zhì)基礎(chǔ),有著不可替代的作用。對(duì)水資源進(jìn)行合理的開發(fā)和利用一貫是國(guó)內(nèi)外研究的熱點(diǎn)和難點(diǎn),而水文預(yù)報(bào)是合理開發(fā)利用水資源的前提,也是水利工程進(jìn)行合理規(guī)劃、建設(shè)的關(guān)鍵問題。水文預(yù)報(bào)方法發(fā)展至今,已從水文統(tǒng)計(jì)法、成因分析法等傳統(tǒng)方法發(fā)展到模糊數(shù)學(xué)法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、灰色系統(tǒng)理論法、多層遞階法、最優(yōu)組合預(yù)測(cè)法等,各方法均具有其各自的特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)。本文分析了互信息理論和最鄰近聚類RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論的基本原理,吸取了互信息理論變量相關(guān)關(guān)系表征能力和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非線性逼近功能,建立了基于互信息的改進(jìn)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型。該算法對(duì)最鄰近聚類RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法中的不足進(jìn)行改進(jìn),對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層進(jìn)行篩選,簡(jiǎn)化了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),提高了算法的計(jì)算速度和預(yù)測(cè)精度。在此基礎(chǔ)上,研究分析預(yù)報(bào)精度與誤差特性,利用有限記憶最小二乘法對(duì)預(yù)報(bào)徑流序列進(jìn)行實(shí)時(shí)校正,校正后預(yù)測(cè)值的預(yù)報(bào)精度有了進(jìn)一步提升。以雅礱江流域?yàn)o寧水文站為例,進(jìn)行預(yù)報(bào)模型在短期徑流預(yù)報(bào)中的應(yīng)用研究,驗(yàn)證了本文所建模型及算法的合理性及有效性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于互信息的改進(jìn)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型預(yù)報(bào)精度較高,對(duì)預(yù)報(bào)結(jié)果進(jìn)行實(shí)時(shí)校正后獲得了更良好的預(yù)報(bào)效果,為官地水電站水庫(kù)調(diào)度提供了更為可靠的基本依據(jù)。
[Abstract]:With the development of society and economy, water resources, as an indispensable material foundation for human survival and social economic development, play an irreplaceable role. The reasonable development and utilization of water resources has always been the hot and difficult point of domestic and foreign research, and hydrological forecast is the premise of rational development and utilization of water resources, and also the key problem of rational planning and construction of water conservancy projects. The hydrological forecasting method has been developed from traditional methods such as hydrological statistics and genetic analysis to fuzzy mathematics, artificial neural network method, grey system theory method, multi-level hierarchical method, optimal combination forecasting method and so on. Each method has its own characteristics and advantages. In this paper, the basic principles of mutual information theory and nearest neighbor clustering RBF neural network theory are analyzed. An improved RBF neural network prediction model based on mutual information is established. The algorithm improves the shortcomings of the nearest neighbor clustering RBF neural network algorithm, selects the input layer of the neural network, simplifies the neural network structure, and improves the calculation speed and prediction accuracy of the algorithm. On this basis, the prediction accuracy and error characteristics are studied and analyzed, the prediction runoff series is corrected in real time by using the finite memory least square method, and the prediction accuracy of the predicted value is further improved after the correction. Taking Luning hydrologic station in Yalong River basin as an example, the application of forecasting model in short-term runoff forecasting is studied, which verifies the rationality and validity of the proposed model and algorithm. The experimental results show that the prediction accuracy of the improved RBF neural network model based on mutual information is high, and the prediction results are corrected in real time. It provides a more reliable basis for reservoir operation of Guandi Hydropower Station.
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)(北京)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：P338

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