【摘要】：在現有水文基礎理論和技術水平的基礎上,全面掌握水文循環(huán)過程和水資源演變規(guī)律,深入研究人類活動對水循環(huán)系統(tǒng)的影響,是水文學領域的關鍵所在。其對實現水資源可持續(xù)利用和發(fā)展具有重大意義。水文預報一直是水文學中的核心問題,其主要工作是運用已掌握的水文氣象信息,有效的預測未來一定時段內的水文情勢。水文預報是調度決策的重要科學依據,關系著我國經濟社會的發(fā)展、人民生命財產的安全。為此,本文以柘溪流域為研究對象,圍繞柘溪流域水文預報體系構建中的若干問題,開展了多項研究工作,主要研究內容和成果如下:(1)針對水文模型的參數優(yōu)化率定問題,本文采用SCE-UA單目標算法、MOSCDE多目標算法等全局優(yōu)化算法進行水文模型參數率定。以柘溪流域筱溪~柘溪區(qū)間為研究對象,分別采用單、雙目標算法對新安江模型和水箱模型進行參數優(yōu)化率定,分析不同目標組合對參數率定結果的影響,進一步驗證了多目標參數率定研究的必要性。此外,本文選取確定性目標、洪峰目標、洪量目標等3項作為目標函數進行三目標參數優(yōu)化率定,驗證了多目標參數優(yōu)化率定的可靠性和有效性。(2)圍繞多目標參數優(yōu)化率定最優(yōu)非劣解選取這一難題,本文引入最小最大后悔值決策理論,對基于Pareto支配的非劣解優(yōu)選法進行改進,提出一套多目標最優(yōu)非劣解選取準則。該最優(yōu)非劣解優(yōu)選方法不受非劣解集規(guī)模限制,可大大減少工作量。將該方法應用于柘溪流域筱溪~柘溪區(qū)間參數優(yōu)化率定中,結果表明:該方法可迅速有效地從非劣解集中選取最優(yōu)參數,對多目標算法進一步推廣起到促進作用,具有一定的理論意義。(3)為精細化考慮筱溪水庫調蓄對柘溪水文預報的影響,本文建立描述筱溪水庫入庫流量、水位與出庫流量的相關關系的BP神經網絡模型,以尋求筱溪水庫的調蓄規(guī)律。此外,引入洪峰識別思想,建立基于洪峰識別的BP神經網模型,結果表明:基于洪峰識別的BP神經網絡模型可有效減小洪峰處的預報誤差,提高了筱溪出庫流量預報精度。(4)在上述研究成果的基礎上,本文選用新安江模型、水箱模型作為預報模型同時運用三目標MOSCDE算法優(yōu)化率定模型參數,從而為柘溪流域建立了完備的水文預報體系。最后,本文采用串并聯校正方法實時校正柘溪水文預報誤差,進一步優(yōu)化柘溪流域水文預報體系。相比于現有柘溪流域預報系統(tǒng),本文所建立的柘溪流域水文預報體系從整體上顯著提高了柘溪流域的水文預報精度,具有一定的工程應用價值。
【學位授予單位】：華中科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：P338

【參考文獻】

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本文編號：2650204