【摘要】：基于水庫歷史年入庫徑流序列組分分析和識別,采用線性趨勢回歸檢驗法、有序聚類法、方差線譜法等方法,推求出序列趨勢項、跳躍項及周期項等確定性成分,提出基于集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解法(EEMD方法)的水庫年徑流自回歸隨機模擬模型(EEMD-AR),并應(yīng)用于丹江口水庫的年徑流隨機模擬和預(yù)報中。通過EEMD分解,解決了當(dāng)?shù)そ谒畮鞖v史年徑流序列為非平穩(wěn)序列時不能直接應(yīng)用自回歸模型(AR)進(jìn)行隨機模擬和預(yù)報的問題。模擬結(jié)果表明,EEMD-AR模型能較好地模擬丹江口水庫年徑流序列并保持原歷史序列的統(tǒng)計特性,且模型預(yù)報精度符合要求。
[Abstract]:Based on the analysis and identification of the components of the runoff sequence in the historical year of the reservoir, the deterministic components such as the sequence trend term, the jump term and the period term are derived by using the linear trend regression test method, the ordered clustering method and the variance line spectrum method. An annual runoff autoregressive stochastic simulation model (EEMD-AR) based on the set empirical mode decomposition (EEMD) method is proposed and applied to the stochastic simulation and prediction of the annual runoff of Danjiangkou reservoir. Through EEMD decomposition, the problem that the autoregressive model (AR) can not be directly used for stochastic simulation and prediction when the historical annual runoff series of Danjiangkou reservoir is non-stationary is solved. The simulation results show that the EEMD-AR model can simulate the annual runoff series of Danjiangkou reservoir and maintain the statistical characteristics of the original historical series, and the prediction accuracy of the model meets the requirements.
【作者單位】： 天津大學(xué)水利工程仿真與安全國家重點實驗室;
【基金】：國家重點研發(fā)計劃水資源高效利用專項(2016YFC0402203)
【分類號】：P333;P338

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本文編號：2307882