預(yù)測汾河上游徑流量在水資源規(guī)劃管理、統(tǒng)籌布置、汾河水庫調(diào)度、防洪抗災(zāi)等方面具有重要實際意義。徑流的形成受人類活動、氣候變化、降雨、下墊面等因素的影響,是一個高度復(fù)雜、弱相依的非線性動力系統(tǒng)。月徑流序列具有隨機性、復(fù)雜性特征,探尋精度高的月徑流模型是徑流預(yù)測的難點與重點。選取汾河上游上靜游站、汾河水庫站、寨上站、蘭村站1958-2000年共43年月徑流資料為研究對象,以1958-1995年共38年月徑流序列為訓(xùn)練樣本,以1996-2000年共5年月徑流序列為預(yù)測樣本。研究的主要內(nèi)容和結(jié)果如下:（1）為了探尋汾河上游四個水文站月徑流序列的特征,分別采用KPSS（Kwiatkowski,Phillips,Schmidt,Shin）法、非參數(shù)Daniel檢驗法、Yamamoto法分析月徑流數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性、趨勢變化、突變點。結(jié)果顯示,汾河上游四個水文站月徑流序列為非平穩(wěn)、呈下降趨勢;上靜游站在1964年12月,1965年1月,2月,1972年1月,1973年1月,2月,3月發(fā)生了突變;汾河水庫站在1971年11月,12月,1972年1月,2月,1973年2月,3月發(fā)生了突變;寨上站在1971年11... 

【文章來源】：太原理工大學(xué)山西省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：97 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究目的和意義
    1.2 徑流時間序列預(yù)測進(jìn)展
    1.3 存在問題及發(fā)展趨勢
    1.4 主要研究內(nèi)容
    1.5 研究的技術(shù)路線圖
第二章 汾河流域概況
    2.1 流域自然地理條件
    2.2 水文氣象概況
        2.2.1 氣候概況
        2.2.2 降雨
    2.3 水文站分布
    2.4 水利工程概況
    2.5 開發(fā)與利用
第三章 基本資料分析
    3.1 徑流資料的“三性審查”
    3.2 月徑流時間序列基本資料分析
    3.3 月徑流時間序列特性分析
        3.3.1 徑流年內(nèi)變化特性分析
        3.3.2 徑流年際變化特性分析
        3.3.3 月徑流變化的趨勢性
        3.3.4 二次滑動平均趨勢預(yù)測
        3.3.5 月徑流變化的突變分析
        3.3.6 月徑流變化的平穩(wěn)性分析
    3.4 本章小結(jié)
第四章 互補的集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解
    4.1 方法介紹
        4.1.1 經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解
        4.1.2 互補的集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解
    4.2 實例分析
    4.3 本章小結(jié)
第五章 不同建模過程的CEEMD-GRNN的月徑流預(yù)測
    5.1 GRNN
    5.2 誤差指標(biāo)
    5.3 CEEMD與GRNN的建模過程
        5.3.1 模型一：高頻分量去除法
        5.3.2 模型二：線性系數(shù)相加法
        5.3.3 模型三：高頻分量去除加線性系數(shù)相加法
        5.3.4 模型四：所有分量相加
    5.4 實例分析
    5.5 本章小結(jié)
第六章 不同尺度下基于CEEMD-GRNN-Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的月徑流預(yù)測
    6.1 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    6.2 建模過程
        6.2.1 基于CEEMD與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型建模過程
        6.2.2 基于EMD的組合預(yù)測模型建模過程
    6.3 實例分析
    6.4 本章小結(jié)
第七章 去除高頻分量的CEEMD-均值生成函數(shù)的月徑流預(yù)測
    7.1 均生函數(shù)
    7.2 去除高頻分量的CEEMD與均生函數(shù)的建模過程
    7.3 實例分析
    7.4 本章小結(jié)
第八章 汾河上游月徑流預(yù)測模型對比分析
    8.1 多種模型對比分析
    8.2 本章小結(jié)
第九章 結(jié)論與展望
    9.1 主要結(jié)論
    9.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及參與的主要科研項目
    一、學(xué)術(shù)論文
    二、主要科研項目


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[2]基于EEMD-GRNN的降水量預(yù)測分析[J]. 胡虎,楊侃,朱大偉,沈雪嬌,田兆偉.  水電能源科學(xué). 2017(04)
[3]SSA分解預(yù)校正模型在遼寧西部水庫年徑流預(yù)測中的應(yīng)用研究[J]. 祖佳.  吉林水利. 2017(04)
[4]EEMD、CEEMD算法與SVM在SST時間序列研究中的應(yīng)用[J]. 李其杰,李嘉康,趙穎,廖洪林.  數(shù)學(xué)的實踐與認(rèn)識. 2017(07)
[5]基于改進(jìn)奇異譜分解的形態(tài)學(xué)解調(diào)方法及其在滾動軸承故障診斷中的應(yīng)用[J]. 鄢小安,賈民平.  機械工程學(xué)報. 2017(07)
[6]面向EMD分解的徑流分量重構(gòu)方法對比研究[J]. 張洪波,余熒皓,孫文博,曹巍.  南水北調(diào)與水利科技. 2017(01)
[7]一種結(jié)合互補集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解和小波核極限學(xué)習(xí)機的短期電力負(fù)荷預(yù)測模型[J]. 郭瑞,樊亞敏,潘玉民.  計算機應(yīng)用與軟件. 2016(12)
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博士論文
[1]水庫中長期徑流預(yù)報及興利調(diào)度方式研究[D]. 朱永英.大連理工大學(xué) 2008

碩士論文
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[2]基于小波變換的LSSVM月徑流預(yù)報研究[D]. 吳瓊.新疆大學(xué) 2015
[3]穩(wěn)定塘工藝處理農(nóng)村生活污水的模擬試驗研究[D]. 韓雪.東北農(nóng)業(yè)大學(xué) 2011
[4]基于小波分析的徑流中長期預(yù)報模型研究[D]. 郭慧芳.鄭州大學(xué) 2007
[5]和田河流域水資源保護規(guī)劃研究[D]. 鄭仰奇.西安理工大學(xué) 2005



本文編號：3191618