【摘要】：中長期徑流預(yù)測在確保人民群眾的生命財產(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。在實際的生產(chǎn)生活中對其精度和預(yù)見期的要求也相對較高。根據(jù)水文要素自身的變化規(guī)律來看,它具有長期變化的特點,且變化規(guī)律相當?shù)膹?fù)雜。目前,受客觀認知水平以及科技發(fā)展層次的限制。許多中長期徑流預(yù)測模型的預(yù)測精度以及預(yù)測的穩(wěn)定性仍無法滿足生產(chǎn)部門的實際應(yīng)用要求。由大量的研究及實際應(yīng)用表明。當前所存在的任何一種中長期徑流預(yù)測模型都不可能適用于任一其他既定的流域,通過對流域特征和徑流的特點以及模型適用性條件進行分析,然后進行徑流中長期預(yù)測才會更具有實際意義。本文以張家山1932年《2001年的徑流序列為研究對象。結(jié)合流域及徑流特征。以單項預(yù)測模型為基礎(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、誘導有序信息集結(jié)算子理論建立了組合預(yù)測模型,設(shè)計并開發(fā)了基于綜合集成平臺的中長期徑流預(yù)測系統(tǒng),呈現(xiàn)系統(tǒng)的典型應(yīng)用。主要的研究內(nèi)容如下:(1)歸納分析中長期徑流單項預(yù)測模型。從徑流中長期預(yù)測模型入手。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,對各模型進行了基本理論,模型參數(shù)優(yōu)化分析。為中長期徑流組合預(yù)測模型的建立提供基礎(chǔ)依據(jù)。(2)建立中長期徑流組合預(yù)測模型。根據(jù)中長期徑流單項預(yù)測模型所具有的特點,建立了組合預(yù)測模型,對組合預(yù)測方法有效性理論及可行性進行了分析,以各項權(quán)重系數(shù)的變化與否的組合預(yù)測模型構(gòu)建為重點研究對象,建立了基于徑流資料數(shù)據(jù)的中長期組合預(yù)測模型組。用均方根誤差(R-RMSE),相對偏差(R-Bias)對模型的精度來進行檢驗。結(jié)果表明:中長期徑流組合預(yù)測模型較中長期徑流單項預(yù)測模型的預(yù)測精度和穩(wěn)定性都有所提高。(3)實現(xiàn)徑流中長期預(yù)測的實例應(yīng)用。以張家山1932年到1999年的徑流序列資料為應(yīng)用對象的數(shù)據(jù)基礎(chǔ),對4種中長期徑流單項預(yù)測模型和中長期徑流組合預(yù)測模型展開分析。結(jié)果表明:組合預(yù)測模型的預(yù)測效果整體上優(yōu)于單項預(yù)測模型,而變權(quán)的最優(yōu)非負可變加權(quán)系數(shù)組合預(yù)測模型的預(yù)測結(jié)果又優(yōu)于權(quán)重不變的組合預(yù)測模型的預(yù)測結(jié)果。(4)設(shè)計并開發(fā)了基于綜合集成平臺的中長期徑流預(yù)測系統(tǒng)。從徑流預(yù)測需求分析入手,根據(jù)系統(tǒng)設(shè)計原則,對系統(tǒng)的總體架構(gòu)、功能及數(shù)據(jù)庫進行設(shè)計,開發(fā)基于綜合集成平臺的中長期徑流預(yù)測系統(tǒng),系統(tǒng)可快捷地進行人機交互,參數(shù)修改,提高了徑流預(yù)測的準確性和實時性。
【圖文】：

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

西安理工大學碩士學位論文( ， ，， ， ； ， ， ， ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ( ) ( ) × ( ) ( ) ； ， ， ， )其中， ( ) (有監(jiān)督學習，在給網(wǎng)絡(luò)輸入一個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:
【學位授予單位】：西安理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：F224

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本文編號：2619866