本文關(guān)鍵詞：東江水庫入庫徑流預(yù)報

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【摘要】：中長期水文預(yù)報的精度往往不高,對其研究也存在許多困難。水文變化存在不確定性,這種不確定性對于中長期水文預(yù)報的預(yù)測精度影響很大。水文系統(tǒng)是一個高度非線性系統(tǒng)、難以建立準(zhǔn)確表示徑流現(xiàn)象的數(shù)學(xué)模型,徑流預(yù)測研究中也存在不確定性。由于水文系統(tǒng)十分復(fù)雜,迄今為止還沒有一種通用的數(shù)學(xué)模型可以解決水文序列的中長期預(yù)報問題。本文以東江水庫月徑流時間序列資料為研究對象,建立中長期水庫入庫徑流預(yù)測模型。(1)為了有效提高BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的穩(wěn)定性和運算精度,選用遺傳算法對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)值進行優(yōu)化,將優(yōu)化后的參數(shù)值作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值,對東江水庫的入庫徑流進行預(yù)報。由于樣本容量較少,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對于部分月份難以有效提高徑流預(yù)測的精度和擬合度。(2)支持向量機能夠較好地適應(yīng)容量小的訓(xùn)練樣本,將預(yù)測問題轉(zhuǎn)化為二次規(guī)劃問題,能夠避免神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的局部最優(yōu)和反復(fù)試湊的缺陷,將其用于東江水庫入庫徑流預(yù)測中,能夠較好地得到預(yù)測值。(3)投影尋蹤方法能夠很好處理高維問題,本文將人工魚群算法與投影尋蹤算法相結(jié)合建立了混合智能徑流預(yù)測模型,能夠根據(jù)序列的要求變換擬合函數(shù)的階數(shù),較好地處理了徑流預(yù)測問題。BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、SVM模型和投影尋蹤人工魚群算法分別用于東江水庫的徑流預(yù)報中,其中BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對徑流的預(yù)測結(jié)果不太理想主要原因是BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的結(jié)構(gòu)難以確定,網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性較差且水庫入庫徑流時間序列較短,資料有限,很多預(yù)報因子的資料比較缺乏。SVM模型對徑流的預(yù)測效果較好誤差均在20%以內(nèi),這與SVM模型能較好地預(yù)測小樣本、非線性的時間序列等有關(guān)。投影尋蹤模型采用自動選擇預(yù)報因子、高階函數(shù)式對徑流預(yù)測,能夠較好地提高模型的預(yù)測精度。
【學(xué)位授予單位】：華北水利水電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TV697.21

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本文編號：1285699