隨著我國(guó)水利建設(shè)的快速發(fā)展和大型水庫(kù)相繼投運(yùn),長(zhǎng)江上游呈現(xiàn)大規(guī)模水庫(kù)群聯(lián)合運(yùn)行的態(tài)勢(shì),流域的發(fā)電效益、防洪抗旱能力和生態(tài)保證能力等得到顯著提高,與此同時(shí)對(duì)水電能源系統(tǒng)安全經(jīng)濟(jì)運(yùn)行也提出了更高的要求。作為水文學(xué)領(lǐng)域的核心內(nèi)容之一,流域徑流預(yù)報(bào)與水資源高效利用和水電站安全經(jīng)濟(jì)運(yùn)行等息息相關(guān),準(zhǔn)確可靠的徑流預(yù)報(bào)結(jié)果是流域梯級(jí)水庫(kù)群安全運(yùn)行的先決條件。為提高長(zhǎng)江流域水資源利用效率、保障水電能源系統(tǒng)安全運(yùn)行,亟需建立完善的徑流預(yù)報(bào)體系,為流域梯級(jí)水庫(kù)群防洪決策提供高精度徑流預(yù)報(bào)信息。為此,本文以長(zhǎng)江上游流域溪洛渡^宜昌區(qū)間為研究對(duì)象,以提升流域徑流預(yù)報(bào)精度為核心目標(biāo),在實(shí)驗(yàn)室已有研究工作的基礎(chǔ)上,探索提高中長(zhǎng)期和短期徑流預(yù)報(bào)精度的技術(shù)與方法,建立長(zhǎng)江上游流域徑流預(yù)報(bào)體系,主要研究?jī)?nèi)容和成果如下:（1）圍繞提高流域中長(zhǎng)期徑流預(yù)報(bào)精度的問題,以多元線性回歸模型、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為基礎(chǔ),展開多模型組合預(yù)報(bào)研究,提出了基于信息熵定權(quán)法的多模型組合預(yù)報(bào)方法和基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多模型組合預(yù)報(bào)方法,以金沙江下游向家壩斷面旬尺度徑流預(yù)報(bào)作為研究實(shí)例,驗(yàn)證所提多模型組合預(yù)報(bào)... 

【文章來源】：華中科技大學(xué)湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：88 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

多模型非線性組合方法向家壩斷面2009年預(yù)報(bào)效果

（4）引入合適的模糊算子，對(duì) Q 和 F 進(jìn)行復(fù)合運(yùn)算，得到綜合評(píng)價(jià)矩陣 D，然后參照最大隸屬原則在矩陣 D 中進(jìn)行決策。 ( )i aD Q F d （3-17）3.6.2 多目標(biāo)優(yōu)選實(shí)例分析選用溪洛渡~向家壩區(qū)間為研究對(duì)象，以新安江模型為基礎(chǔ)，采用洪量相對(duì)誤差確定性系數(shù)及洪峰相對(duì)誤差作為評(píng)價(jià)指標(biāo)，建立多目標(biāo)評(píng)價(jià)指標(biāo)參數(shù)優(yōu)化模型，引入 MOSCDE 多目標(biāo)優(yōu)化算法進(jìn)行模型參數(shù)優(yōu)化，并遴選出最優(yōu)解。MOSCDE 算法參數(shù)初始設(shè)置為：待優(yōu)化模型的參數(shù)個(gè)數(shù) w 32；分區(qū)數(shù) f 2種群數(shù)量 u 200；目標(biāo)值維數(shù) Y 3；外部集數(shù)目 100gS ；分區(qū)混合前，每個(gè)分區(qū)的進(jìn)化次數(shù) d 5；算法迭代次數(shù)閾值 M 300；內(nèi)部集數(shù)目 100cS ；柯西變異閾值 0.1，變異系數(shù) 0.5；交叉變異幾率 CR 0.2。為表征三個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)之間的關(guān)系，將得到的 100 組解對(duì)應(yīng)的三個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的值進(jìn)行兩兩作圖，即圖 3-4~圖 3-6。

35圖 3-6 確定性目標(biāo)和洪量目標(biāo)由圖可知，所選三個(gè)目標(biāo)中，洪峰相對(duì)誤差與確定性目標(biāo)、徑流總量相對(duì)誤差之間均呈現(xiàn)反比關(guān)系，相互沖突。所以生成的解集中，并不存在所有指導(dǎo)目標(biāo)值同時(shí)達(dá)到最小的解，因此有必要按照 3.6.1 節(jié)中所介紹的水文模型非劣解集篩選方法進(jìn)行最優(yōu)解的遴選。（1）非劣解優(yōu)選過程為了綜合考慮決策者主觀因素，現(xiàn)假定決策者對(duì)選定的三種目標(biāo)函數(shù)的偏好權(quán)重集合為{0.2,0.4,0.4}，利用上節(jié)所介紹的非劣解集遴選方法，對(duì)三目標(biāo)優(yōu)化算法產(chǎn)生的一百組解進(jìn)行優(yōu)選。計(jì)算所有解的綜合評(píng)價(jià)值，并將排名前五的解列入表 3-中進(jìn)行展示（表中黑體為所選最優(yōu)解）。綜合評(píng)價(jià)值數(shù)值越大，證明模型模擬效果在總體上越優(yōu)秀。

【參考文獻(xiàn)】：
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博士論文
[1]耦合天氣預(yù)報(bào)的流域短期水文預(yù)報(bào)方法研究[D]. 張海榮.華中科技大學(xué) 2017

碩士論文
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本文編號(hào)：3464889