本文關鍵詞：陡河水庫入庫洪水預報

  更多相關文章： 洪水 洪峰流量 典型洪水 遺傳程序 BP神經(jīng)網(wǎng)絡

【摘要】：入庫洪水預報是水庫防洪調度的基礎,洪水預報的報期長短及預報的準確性和可靠性,對水庫的防洪調度實現(xiàn)防洪減災和洪水資源化具有重要影響。目前通常的洪水預報方法是,首先根據(jù)流域的自然地理狀況和觀測或調查、考證到的歷史洪水信息及相應于該洪水發(fā)生時的水情、雨情、自然地理等信息,通過建立洪水與相關水、雨情信息關系或率定洪水預報模型的參數(shù),實現(xiàn)產流量預報,即預報次洪量;然后,同樣是依據(jù)歷史洪水信息及相應于該洪水發(fā)生時的水情、雨情、自然地理等信息,分析計算流域單位線,進行流域匯流計算,以推求洪水過程線,從而達到洪水預報的目的。由于所研究的陡河水庫流域很小,歷史洪水等資料不足,無法采用通常的洪水預報方法進行陡河水庫入庫預報計算。根據(jù)所掌握資料條件,本文建立了基于現(xiàn)代數(shù)據(jù)挖掘技術的陡河水庫的洪水預報模型。通過實際算例表明,本模型計算簡便實用、具有一定精度。主要工作如下:(1)對陡河水庫流域的歷史洪水、降雨及相應的流域自然地理等資料進行分析整理和三性審查;(2)應用遺傳程序建立了陡河水庫入庫洪水的P-Pa-R關系模型;(3)應用BP神經(jīng)網(wǎng)絡,建立了流域降雨-前期影響雨量-洪峰流量的預報模型,為了克服傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡初始化時容易陷入局部最優(yōu)值的缺點,引入模擬退火算法和遺傳算法對模型進行參數(shù)優(yōu)化率定,并取得較好的效果;(4)對不同算法的洪水預報精度進行了評定和對比分析。
【關鍵詞】：洪水 洪峰流量 典型洪水 遺傳程序 BP神經(jīng)網(wǎng)絡
【學位授予單位】：華北水利水電大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TV697.13
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 1 緒論8-14
• 1.1 研究背景及意義8-9
• 1.2 國內外研究現(xiàn)狀9-12
• 1.2.1 國內外洪水預報研究現(xiàn)狀9-10
• 1.2.2 洪水預報模型的發(fā)展趨勢10-12
• 1.3 研究內容及技術路線12-14
• 1.3.1 研究內容12-13
• 1.3.2 技術路線13-14
• 2 流域及水文資料基本情況14-20
• 2.1 流域概況14-16
• 2.1.1 河流特征14
• 2.1.2 地形地貌14-15
• 2.1.3 水文氣象15
• 2.1.4 流域內人類活動及上游水利工程情況15
• 2.1.5 防洪現(xiàn)狀15-16
• 2.2 水文資料基本情況及整理16-20
• 3 基于遺傳程序的洪水預報20-32
• 3.1 遺傳程序20-25
• 3.1.1 遺傳程序設計的步驟20-22
• 3.1.2 基于遺傳程序設計的徑流預報模型22-23
• 3.1.3 應用實例23-25
• 3.2 應用典型洪水預報入庫洪水過程25-31
• 3.2.1 組合預報的方法25-26
• 3.2.2 實例應用26-31
• 3.3 本章小結31-32
• 4 基于神經(jīng)網(wǎng)絡的洪水預報32-46
• 4.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡概述32-34
• 4.1.1 發(fā)展歷程32-33
• 4.1.2 人工神經(jīng)元模型33-34
• 4.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型原理34-37
• 4.2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡計算35-37
• 4.3 基于模擬退火算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡預報模型37-41
• 4.3.1 模擬退火算法的原理37
• 4.3.2 模擬退火算法的基本方法37-38
• 4.3.3 基于模擬退火算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡38-39
• 4.3.4 實例應用39-41
• 4.4 基于遺傳算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡預報模型41-44
• 4.4.1 遺傳算法要素41-42
• 4.4.2 遺傳BP神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)42-43
• 4.4.3 應用實例43-44
• 4.5 本章小結44-46
• 5 預報模型對比優(yōu)選46-52
• 5.1 模型性能評價指標46-47
• 5.1.1 誤差指標46
• 5.1.2 預報精度評定46-47
• 5.2 模型評價對比47-50
• 5.2.1 預測徑流評價47-48
• 5.2.2 預測洪峰模型評價48-50
• 5.3 預報方案的選擇50
• 5.4 本章小結50-52
• 6 結論與展望52-54
• 6.1 結論52
• 6.2 展望52-54
• 攻讀學位期間參加的科研項目及發(fā)表的學術論文54-56
• 致謝56-58
• 參考文獻58-60

【相似文獻】

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本文編號：1079072