【摘要】：目前河川徑流、水庫入庫徑流等情勢預(yù)測廣泛應(yīng)用馬爾柯夫鏈方法,并取得了很多研究成果,但多數(shù)研究側(cè)重以各階自相關(guān)系數(shù)為權(quán)重,進(jìn)行加權(quán)預(yù)測,以期改進(jìn)預(yù)測結(jié)果,對影響結(jié)果的其他原因缺乏探究.從馬爾柯夫鏈方法中的變量的狀態(tài)劃分著手,分別采用了均值均方差法、保證率法、百分比法3種狀態(tài)劃分方法,探討了不同狀態(tài)劃分方法對預(yù)測方法和預(yù)測結(jié)果的影響,建立了湖北高關(guān)水庫年入庫徑流量的馬爾柯夫鏈情勢預(yù)測模型,研究表明常用的均值均方差徑流狀態(tài)劃分方法并不適用于高關(guān)水庫.建立的馬爾柯夫鏈模型預(yù)測結(jié)果表明,預(yù)測效果較好.
[Abstract]:At present, the Markov chain method is widely used in the prediction of river runoff, reservoir runoff and so on, and a lot of research results have been obtained. However, most of the studies focus on weighted prediction with each order autocorrelation coefficient as the weight, in order to improve the prediction results. There is a lack of inquiry into other causes that affect the outcome. From the point of view of the state division of variables in Markov chain method, three state partitioning methods, mean variance method, guarantee rate method and percentage method, are adopted, respectively, and the effects of different state partition methods on prediction methods and prediction results are discussed. A Markov chain model for predicting the annual inflow runoff of Gaoguan Reservoir in Hubei Province is established. The results show that the commonly used mean square deviation runoff classification method is not suitable for Gaoguan Reservoir. The prediction results of Markov chain model show that the prediction effect is good.
【作者單位】： 武漢大學(xué)水利水電學(xué)院;武漢大學(xué)水資源安全保障湖北省協(xié)同創(chuàng)新中心;
【基金】：國家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目(編號(hào):51279141;41571028)
【分類號(hào)】：TV121

【參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2284768