【摘要】：中長(zhǎng)期徑流預(yù)測(cè)在確保人民群眾的生命財(cái)產(chǎn)案例、工業(yè)和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)案例、水科設(shè)施及水資源開發(fā)利用等方面都有善舉足輕重的作用。在實(shí)際的生產(chǎn)生活中對(duì)其精度和預(yù)見期的要求也相對(duì)較高。根據(jù)水文要素自身的變化規(guī)律來(lái)看,它具有長(zhǎng)期變化的特點(diǎn),且變化規(guī)律相當(dāng)?shù)膹?fù)雜。目前,受客觀認(rèn)知水平以及科技發(fā)展層次的限制。許多中長(zhǎng)期徑流預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)精度以及預(yù)測(cè)的穩(wěn)定性仍無(wú)法滿足生產(chǎn)部門的實(shí)際應(yīng)用要求。由大量的研究及實(shí)際應(yīng)用表明。當(dāng)前所存在的任何一種中長(zhǎng)期徑流預(yù)測(cè)模型都不可能適用于任一其他既定的流域,通過(guò)對(duì)流域特征和徑流的特點(diǎn)以及模型適用性條件進(jìn)行分析,然后進(jìn)行徑流中長(zhǎng)期預(yù)測(cè)才會(huì)更具有實(shí)際意義。本文以張家山1932年《2001年的徑流序列為研究對(duì)象。結(jié)合流域及徑流特征。以單項(xiàng)預(yù)測(cè)模型為基礎(chǔ),分別分析了GM(1,1)模型、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、小波分析模型、ARIMA模型的優(yōu)缺點(diǎn)及適用條件,在此基礎(chǔ)上,引入加權(quán)幾何平均、加權(quán)算術(shù)平均、誘導(dǎo)有序信息集結(jié)算子理論建立了組合預(yù)測(cè)模型,設(shè)計(jì)并開發(fā)了基于綜合集成平臺(tái)的中長(zhǎng)期徑流預(yù)測(cè)系統(tǒng),呈現(xiàn)系統(tǒng)的典型應(yīng)用。主要的研究?jī)?nèi)容如下:(1)歸納分析中長(zhǎng)期徑流單項(xiàng)預(yù)測(cè)模型。從徑流中長(zhǎng)期預(yù)測(cè)模型入手。分別建立GM(1,1)模型、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、小波分析模型、ARIMA模型,對(duì)各模型進(jìn)行了基本理論,模型參數(shù)優(yōu)化分析。為中長(zhǎng)期徑流組合預(yù)測(cè)模型的建立提供基礎(chǔ)依據(jù)。(2)建立中長(zhǎng)期徑流組合預(yù)測(cè)模型。根據(jù)中長(zhǎng)期徑流單項(xiàng)預(yù)測(cè)模型所具有的特點(diǎn),建立了組合預(yù)測(cè)模型,對(duì)組合預(yù)測(cè)方法有效性理論及可行性進(jìn)行了分析,以各項(xiàng)權(quán)重系數(shù)的變化與否的組合預(yù)測(cè)模型構(gòu)建為重點(diǎn)研究對(duì)象,建立了基于徑流資料數(shù)據(jù)的中長(zhǎng)期組合預(yù)測(cè)模型組。用均方根誤差(R-RMSE),相對(duì)偏差(R-Bias)對(duì)模型的精度來(lái)進(jìn)行檢驗(yàn)。結(jié)果表明:中長(zhǎng)期徑流組合預(yù)測(cè)模型較中長(zhǎng)期徑流單項(xiàng)預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)精度和穩(wěn)定性都有所提高。(3)實(shí)現(xiàn)徑流中長(zhǎng)期預(yù)測(cè)的實(shí)例應(yīng)用。以張家山1932年到1999年的徑流序列資料為應(yīng)用對(duì)象的數(shù)據(jù)基礎(chǔ),對(duì)4種中長(zhǎng)期徑流單項(xiàng)預(yù)測(cè)模型和中長(zhǎng)期徑流組合預(yù)測(cè)模型展開分析。結(jié)果表明:組合預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)效果整體上優(yōu)于單項(xiàng)預(yù)測(cè)模型,而變權(quán)的最優(yōu)非負(fù)可變加權(quán)系數(shù)組合預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果又優(yōu)于權(quán)重不變的組合預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果。(4)設(shè)計(jì)并開發(fā)了基于綜合集成平臺(tái)的中長(zhǎng)期徑流預(yù)測(cè)系統(tǒng)。從徑流預(yù)測(cè)需求分析入手,根據(jù)系統(tǒng)設(shè)計(jì)原則,對(duì)系統(tǒng)的總體架構(gòu)、功能及數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行設(shè)計(jì),開發(fā)基于綜合集成平臺(tái)的中長(zhǎng)期徑流預(yù)測(cè)系統(tǒng),系統(tǒng)可快捷地進(jìn)行人機(jī)交互,參數(shù)修改,提高了徑流預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性。
【圖文】：

圖 2-1 GM(1,1)模型流程圖Fig.2-1 GM(1,1) model flow chart號(hào)處理與分析領(lǐng)域中，在地學(xué)中，水文做是隨時(shí)間有周期性變化的信號(hào)所以復(fù)雜的應(yīng)用技術(shù) ，特別是中長(zhǎng)預(yù)見期的技術(shù)新方法的研究與探索從未停止。近的進(jìn)步。充分反映系統(tǒng)在不同時(shí)間尺度估計(jì)。由于其數(shù)學(xué)的完美性和應(yīng)用性的頻率的局部化之間有著很好的平衡[21-2

西安理工大學(xué)碩士學(xué)位論文( ， ，， ， ； ， ， ， ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ( ) ( ) × ( ) ( ) ； ， ， ， )其中， ( ) (有監(jiān)督學(xué)習(xí)，在給網(wǎng)絡(luò)輸入一個(gè)模式和它的值與正確輸出值比較。如果他們之間的誤修改權(quán)重使得下一次輸出值的誤差減小，直如下:
【學(xué)位授予單位】：西安理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：F224

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本文編號(hào)：2619866