【摘要】：中長(zhǎng)期水文預(yù)報(bào)具有較長(zhǎng)的預(yù)見(jiàn)期,可以與短期水文預(yù)報(bào)和超長(zhǎng)期水文預(yù)報(bào)相結(jié)合,使人們?cè)诮鉀Q防洪與抗旱、蓄水與棄水以及各用水部門之間矛盾時(shí),能夠及早采取措施進(jìn)行統(tǒng)籌安排,以獲取最大的效益。本文針對(duì)清河水庫(kù)原中長(zhǎng)期水文預(yù)報(bào)方法簡(jiǎn)單,預(yù)報(bào)精度低,預(yù)報(bào)系統(tǒng)陳舊的情況,在充分收集清河水庫(kù)水文數(shù)據(jù)資料,分析清河水庫(kù)徑流特征,研究多種現(xiàn)有水文預(yù)報(bào)方法的前提下,進(jìn)行了相應(yīng)研究。本文主要研究?jī)?nèi)容和相關(guān)結(jié)論如下：(1)提出以灰色系統(tǒng)和徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的灰色徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)報(bào)方法。選取非汛期各月徑流量作為預(yù)報(bào)因子；通過(guò)計(jì)算預(yù)報(bào)因子之間的灰色關(guān)聯(lián)度,從歷史數(shù)據(jù)中選取出與所需預(yù)報(bào)年份前期水文情勢(shì)相近類似的年份作為預(yù)報(bào)代表年份；用徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建出預(yù)報(bào)因子(非汛期各月徑流量)與預(yù)報(bào)對(duì)象(夏汛期徑流總量)之間的關(guān)系,進(jìn)行夏汛期徑流總量預(yù)報(bào)。(2)提出以線性回歸方法、周期均值疊加方法和計(jì)算歐氏距離相結(jié)合的分層疊加預(yù)報(bào)方法。將夏汛期徑流總量分為線性部分、周期部分和隨機(jī)部分,對(duì)這三部分分別進(jìn)行預(yù)報(bào),再將各部分的預(yù)報(bào)結(jié)果進(jìn)行疊加得到最終的夏汛期徑流總量預(yù)報(bào)結(jié)果。該方法考慮了水文序列的確定性、周期性和隨機(jī)性。(3)將概率密度應(yīng)用到中長(zhǎng)期水文預(yù)報(bào)中。用概率密度函數(shù)描述預(yù)報(bào)對(duì)象的取值范圍,以及預(yù)報(bào)對(duì)象在各區(qū)間上取值的概率。將預(yù)報(bào)對(duì)象實(shí)際值與預(yù)報(bào)值之間的概率密度定義為概率密度誤差,并作為評(píng)價(jià)預(yù)報(bào)結(jié)果的標(biāo)準(zhǔn),概率密度誤差與相對(duì)誤差和絕對(duì)誤差相比,更加客觀地評(píng)價(jià)預(yù)報(bào)方法的優(yōu)劣。通過(guò)對(duì)比本文兩種預(yù)報(bào)方法預(yù)報(bào)結(jié)果的概率密度誤差,灰色徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)報(bào)方法更為適合清河水庫(kù)。(4)以灰色徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)報(bào)方法為基礎(chǔ),基于Visual Basic6.0軟件和MatlabGUI工具開(kāi)發(fā)出界面友好,功能實(shí)用,操作性強(qiáng)的中長(zhǎng)期水文預(yù)報(bào)系統(tǒng)。
【學(xué)位授予單位】：沈陽(yáng)農(nóng)業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：P338

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本文編號(hào)：2704376