水庫長期徑流預(yù)報(bào)對于研判水文情勢變化和指導(dǎo)水庫調(diào)度管理具有重要意義。針對云南龍江水庫年、汛期和枯水期平均入庫徑流,利用隨機(jī)森林從環(huán)流指數(shù)、海溫、氣壓和前期月徑流中選取關(guān)鍵預(yù)報(bào)因子,基于粒子群與交叉驗(yàn)證相結(jié)合的算法優(yōu)選參數(shù),建立隨機(jī)森林與支持向量機(jī)模型,開展龍江水庫入庫徑流預(yù)報(bào)研究。結(jié)果表明:太平洋中北部與西部氣候因子對徑流預(yù)報(bào)的影響較大,前期月徑流對年、汛期徑流的重要性偏低,但對枯水期的影響程度與部分氣候因子相當(dāng)。隨機(jī)森林與支持向量機(jī)模型總體精度較高,模擬與預(yù)報(bào)的合格率均達(dá)到85%以上,平均絕對百分比誤差均低于15%,支持向量機(jī)的泛化能力強(qiáng)于隨機(jī)森林,但二者在局部極值流量處的預(yù)報(bào)精度尚有待提升。 

【文章來源】：水利水運(yùn)工程學(xué)報(bào). 2020,(04)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

龍江水庫位置示意

修正前龍江水庫年徑流Mann-Kendall檢驗(yàn)與修正后平均徑流序列

將基礎(chǔ)預(yù)報(bào)因子集與前12個(gè)月逐月徑流合并，得到預(yù)報(bào)因子全集，年、汛期、枯水期平均徑流預(yù)報(bào)因子總數(shù)分別為36,34和31項(xiàng)，需合理評估各因子重要性，進(jìn)一步縮減因子規(guī)模。本文基于1961—2018年全部樣本建立隨機(jī)森林模型（預(yù)報(bào)因子涉及前期月徑流，因而建模滯后1年），該模型僅用于預(yù)報(bào)因子重要性評估。經(jīng)測試，當(dāng)Ntree較大時(shí)，Ntree與Mtyr的變化對預(yù)報(bào)因子重要性評估的影響基本可以忽略，為此取Ntree為2 000、Mtyr為預(yù)報(bào)因子總數(shù)的1/3�；诮⒌碾S機(jī)森林模型，對各因子的重要性進(jìn)行評估。圖3給出了所有預(yù)報(bào)因子的ΔEMSo，最后12個(gè)因子表示前12個(gè)月入庫徑流，其余為氣候因子。由圖3可知，不同因子對于徑流預(yù)報(bào)的重要性存在明顯差異，太平洋中北部氣壓位勢（21號因子）對于年入庫徑流預(yù)報(bào)的影響程度最大，前3月徑流重要性明顯高于其他月份。汛期入庫徑流預(yù)報(bào)因子重要性評估結(jié)果同樣顯示太平洋中北部氣壓位勢（19號因子）的重要性程度最高，前3月徑流的影響較大。對于枯水期徑流，臺灣東部海溫（8號因子）對于預(yù)報(bào)結(jié)果的影響最大，前5月至前8月徑流（主要為前一水文年枯水期月徑流）對徑流預(yù)報(bào)較為重要�？傮w上，前期月徑流對年和汛期平均徑流的影響弱于氣候因子，但前期枯水期月徑流對枯水期平均徑流預(yù)報(bào)的影響程度與部分氣候因子相當(dāng)。3.2 模型構(gòu)建與預(yù)報(bào)結(jié)果分析

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3478473