【摘要】：不確定性問題具有隨時間動態(tài)變化,且具有多樣性、變異性和復(fù)雜性及不精確性。其中許多不確定性問題呈現(xiàn)某種趨勢的非平穩(wěn)隨機過程,即具有將來與過去無關(guān)的特性,而對這類問題的預(yù)測研究采用基于集對分析的馬爾可夫鏈的動態(tài)預(yù)測模型。根據(jù)小浪底水庫1919年~1974年的入庫流量資料,應(yīng)用有序樣品聚類原理將入庫流量分成枯水、偏枯、中水、偏豐、豐水5種等級區(qū)間;以各滯時步長馬爾可夫鏈的集對權(quán)重,預(yù)測1973年~1974年的入庫流量,將其所在狀態(tài)區(qū)間與實測值進(jìn)行對比。結(jié)果表明,基于集對分析的馬爾可夫鏈模型對小浪底水庫入庫流量預(yù)測精度較高。
[Abstract]:Uncertainty problems have dynamic changes over time, and have diversity, variability, complexity and imprecision. Many of these uncertain problems show a certain trend of non-stationary stochastic processes, that is, the future independent of the characteristics of the past, and the prediction of such problems based on the Markov chain dynamic prediction model based on set pair analysis. According to the discharge data of Xiaolangdi Reservoir from 1919 to 1974, the inflow discharge was divided into five grades: low water, moderate water, abundant water and abundant water by using ordered sample clustering principle. Based on the set-pair weight of Markov chain with each delay step size, the input flow from 1973 to 1974 is predicted, and its state interval is compared with the measured value. The results show that the Markov chain model based on set pair analysis has high accuracy in predicting the inflow discharge of Xiaolangdi Reservoir.
【作者單位】： 太原理工大學(xué)水利科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：山西省科技攻關(guān)基金資助項目(20140313023-4)
【分類號】：TV697.21

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本文編號：2433154