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R/S-GM(1,1)組合模型在徑流預(yù)測(cè)中的應(yīng)用

發(fā)布時(shí)間:2020-12-09 03:18
  基于R/S分析法能提供有效的非線性科學(xué)預(yù)測(cè),河川徑流具有灰色稟性,為了提高河流徑流預(yù)報(bào)精度,提出了R/S分析與灰色理論相結(jié)合的河川徑流預(yù)測(cè)方法。該方法可以克服徑流灰色預(yù)測(cè)存在的數(shù)據(jù)波動(dòng)較大時(shí)預(yù)測(cè)精度降低的缺陷。將該方法應(yīng)用到黑河鶯落峽站和正義峽站的年徑流量、汛期和非汛期徑流量6個(gè)序列進(jìn)行徑流預(yù)測(cè)驗(yàn)證。結(jié)果表明:兩站年徑流量和汛期徑流量序列的預(yù)測(cè)精度都在90%左右,非汛期徑流量序列在80%以上,各徑流序列預(yù)測(cè)結(jié)果與Mann-Kendall趨勢(shì)檢驗(yàn)一致,預(yù)測(cè)結(jié)果可靠,為河流徑流量的科學(xué)預(yù)測(cè)提供了一種新方法。 

【文章來(lái)源】:水利水電科技進(jìn)展. 2016年06期 第15-19+68頁(yè) 北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】:6 頁(yè)

【文章目錄】:
1 R/S-GM(1,1)模型構(gòu)建
    1.1 R/S分析法
        1.1.1 序列持續(xù)性
        1.1.2 平均循環(huán)周期
    1.2 灰色GM(1,1)預(yù)測(cè)模型
        1.2.1 模型建立
        1.2.2 模型參數(shù)確定
        1.2.3 模型求解
        1.2.4 模型精度及適用范圍
    1.3 R/S-GM(1,1)模型組合預(yù)測(cè)步驟
2 實(shí)例分析
    2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源
    2.2 R/S分析
    2.3 徑流量預(yù)測(cè)
3 結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]河流年徑流量的R/S灰色預(yù)測(cè)[J]. 李寶玲,李建林,昝明軍,李志強(qiáng).  水文. 2015(02)
[2]基于R/S分析的黑河出山年徑流量灰色預(yù)測(cè)[J]. 李建林,昝明軍,李寶玲.  地域研究與開(kāi)發(fā). 2014(05)
[3]河川徑流預(yù)測(cè)方法比較研究[J]. 王鑫,徐淑琴,李洪濤.  中國(guó)農(nóng)村水利水電. 2014(04)
[4]多重組合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在年徑流預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J]. 崔東文.  水利水電科技進(jìn)展. 2014(02)
[5]年徑流預(yù)測(cè)的最小二乘支持向量機(jī)-馬爾可夫鏈組合模型[J]. 周秀平,李天翔,王文圣.  水力發(fā)電學(xué)報(bào). 2013(04)
[6]基于灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論的東江水庫(kù)入庫(kù)徑流量預(yù)測(cè)[J]. 邱林,孟曉紅.  華北水利水電學(xué)院學(xué)報(bào). 2012(02)
[7]大峪河年徑流量的灰色拓?fù)漕A(yù)測(cè)與趨勢(shì)分析[J]. 吳麗娜,黃領(lǐng)梅,沈冰.  人民黃河. 2012(01)
[8]阿克蘇河年徑流變化的非線性特征[J]. 禹樸家,徐海量,劉世薇,安紅燕,張青青,龔君君.  自然資源學(xué)報(bào). 2011(08)
[9]黑河流域1957-2008年徑流變化特性分析[J]. 郭巧玲,楊云松,魯學(xué)綱.  水資源與水工程學(xué)報(bào). 2011(03)
[10]近50a東江流域徑流變化及影響因素分析[J]. 王兆禮,陳曉宏,楊濤.  自然資源學(xué)報(bào). 2010(08)



本文編號(hào):2906165

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