共查询到20条相似文献，搜索用时 31 毫秒
1.
径流中长期预报一直以来都是人们关注的热点研究问题,常用的时间序列法、多元回归分析法等都存在预报精度偏差过大的问题。以年径流作为自回归因子,降水和气温作为多元回归因子,建立了年径流预测的非线性混合回归模型,并利用BP神经网络进行模型求解。戴营水文站的年径流预报结果表明,与自回归模型、多元回归模型、BP网络模型和线性混合回归模型相比较,非线性混合回归模型具有较高的预报精度。 相似文献
2.
石羊河下游民勤县地下水水位时间序列模拟 总被引：2，自引：0，他引：2
采用时间序列分析法对位于石羊河下游的民勤县地下水水位进行了模拟预报。结果表明,模型总体拟合较好,精度较高,平均相对误差仅为0.086%。但由于人类活动影响加剧,总体上模型预报值较实际值偏大,尤其表现在水位极小值处。因此,随着开采量的不断增大,为了提高预报精度,需要随时对模型进行修正。同时针对水位下降过快的现状,有关部门应采取相关措施进行遏制。 相似文献
3.
洪水预报是河网地区防洪排涝规划、洪水调度的重要组成部分,而水动力模型是其计算基础。由于模型受等多种因素的制约和影响,水动力模拟计算的水位有时与实测水位存在较大的误差,需要用一定的技术方法来校正。本文通过对这种误差序列分析后,利用自回归模型结合衰减记忆递推最小二乘法（衰减二乘）更新参数,并利用实测资料进行了相应的验证。对研究区的三场洪水进行模拟,计算分析表明,所采用的校正技术能有效提高计算精度,可以应用于实际河网洪水预报中。 相似文献
4.
通过分析暴雨融雪混合径流的物理成因,确定其主要影响因子,然后分析雨雪混合径流主要影响因子对径流的影响,建立一个基于BP神经网络雨雪混合径流预报模型。并利用新疆喀浪古尔河流域暴雨融雪径流资料对模型进行仿真训练实验和验证,通过结果比较分析,在一定程度上提高了模型预报精度,取得了一定成效。 相似文献
5.
以干旱区和湿润区6个典型站点1989-2016年历史气象资料和2013-2016年天气预报数据为依据,以PM公式计算结果为对照,比较分析了率定Hargreaves-Samani(HS)模型和符号回归估算模型(SR)的ET_0预报精度。结果表明:率定后的HS模型在各站点的ET_0预报精度均维持在较高水平,且其在干旱区典型站点的预报精度略高于湿润区站点的值;而与HS公式预报结果相比,采用SR模型在不同气候区的ET_0预报精度均有不同程度的提高,其中在湿润区站点的平均MAE、RMSE值降低了18.98%和20.97%,在干旱区各站点的平均MAE、RMSE值减少了9.79%和7.53%。因此,根据不同模型在不同气候区的预报精度,结合气候特征,建议在湿润区和干旱区分别采用SR模型和HS公式进行ET_0预报,可为实时灌溉预报提供准确依据。 相似文献
6.
以郁江流域百色水库入库径流为研究对象，分别采用基于水文气象因子的逐步多元回归模型、人工神经网络模型（气象因子）和基于时间序列的混沌理论模型、最近邻抽样回归模型、小波分析法、神经网络—自回归模型共6个模型方法对百色水库年尺度、月尺度以及旬尺度入库径流进行中长期径流预报工作，随即采用平均相对误差、合格率、TS评分以及均方根误差4种评价指标对上述6个模型的预测结果进行精度评估，并依据熵权法的理论对上述4种指标进行客观赋权形成综合性指标分析体系，来确定最优模型以进行郁江流域百色水库不同尺度和预见期的入库径流中长期径流预报工作。结果表明：各模型预报结果中的平均相对误差相对较大，但其所对应的合格率以及TS评分指标均处于优良水平；月尺度预报过程中，各模型非汛期预报精度都要高于汛期预报精度。结合各模型自身特点以及综合性指标分析的基础上，可在年尺度中长期径流预报过程中采用神经网络—自回归模型、月尺度中长期径流预报过程中采用混沌理论模型，旬尺度中长期径流预报过程中依据不同的预见期分别采用人工神经网络模型（气象因子）以及小波分析法进行相关的中长期径流预报工作，从而为郁江流域百色水库制定未来中长期调度计划提供... 相似文献
7.
气候变化和农业发展对石羊河流域地下水位的影响 总被引：3，自引：0，他引：3
通过回归分析等方法研究了石羊河流域气候变化和农业生产发展对地下水水位的影响。研究结果认为从长期看流域内降水量、蒸发量对地下水的影响不大,武威地区降水量和蒸发量对地下水位的影响系数在0.004以内,民勤地区降水量和蒸发量的影响系数在0.001以内,影响较小;而径流量与粮食产量的变化是地下水水位下降的主要原因,武威和民勤地区径流量对地下水位的影响系数分别为1.381和6.008;并使用最小二乘回归模型确定了地下水水位用径流量和总产量表达的关系式,经验证,模型有较高的模拟精度,预测将来武威地下水水位平均每年将下降0.945 m,民勤地下水水位将下降0.919 m。 相似文献
8.
为提高流域中期径流预报精度，提出了一种基于机器学习的多模型融合的中期径流预报方法，并应用于桓仁水库流域。首先采用BP神经网络（BP）、多元线性回归（MLR）、支持向量机（SVM）构建旬尺度的单一径流预报模型；再基于信息熵和机器学习方法对上述单一模型的结果进行融合，分别建立基于信息熵、BP神经网络、SVM的信息融合预报模型；进一步考虑融雪影响，构建春汛期旬径流预报模型。引入平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）和预报合格率（QR）三个误差评价指标，综合评定各模型在汛期和非汛期的径流预报精度。结果表明：(1)所有模型对径流变化趋势的模拟效果相对较好，单一模型对峰值的模拟表现较差；(2)基于机器学习算法的融合模型能很好结合不同预报模型的优势，模拟精度优于各单一预报模型和基于信息熵的融合模型，共提高汛期10个旬的径流预报精度，且将6个旬的预报合格率提升至100%，预报合格率的最大提升率达到24%；(3)考虑融雪影响的旬径流预报模型在3月和4月的预报合格率均在90%以上，提高了流域的非汛期径流预报能力。研究提出的基于机器学习的信息融合预报方法可得到准确性和可靠性较高的径流预报模型，为桓仁... 相似文献
9.
径流预报在水资源综合开发利用、科学管理、优化调度等方面起着至关重要的作用。针对不同预报方法预报精度存在差异的问题,本文选用多元线性回归模型（MVLR）、灰色动态GM（1,N）模型、人工神经网络模型（ANN）分别对宜昌水文站日、月、汛期、非汛期流量进行模拟与比较分析,并在此基础上建立组合预报模型（CP）。结果表明：ANN模型预报精度相对较高,预报效果总体优于MVLR、GM（1,N）两种模型;CP模型能够降低预报的风险,但预报合格率略有下降;各模型日尺度流量预报精度高于月尺度,非汛期预报精度高于汛期。 相似文献
10.
黄河上游年降雨-径流预测研究 总被引：5，自引：0，他引：5
基于多层前向人工神经网络理论，通过GA-BP混合算法，使用黄河上游兰州水文站45年实测降雨和径流序列资料，建立了降雨—径流预测的GA-BP神经网络模型。研究表明，仅用预报前时段的降雨和径流作为输入，来实现下时段的径流预测，其预报精度较差，但在预报期内有一定精度的降雨预报输入时，所建模型对下时段的径流预测，与传统的统计建模方法相比，预报精度较高，能较好地反映黄河上游区的降雨—径流规律，可应用于实际需要。 相似文献
11.
《中国农村水利水电》2017,(1)
单一模型在水文过程模拟和预报中存在诸多不确定性,集合模拟是减少不确定性影响的有效方法。在水文模型参数估计的两类方法基础上(分别选用SCE-UA算法和SCEM-UA算法为代表),选用3个基于子流域的半分布式水文模型(新安江模型、混合产流模型和HYMOD模型),综合考虑模型参数和模型输入的不确定性,并采用贝叶斯模型平均(BMA)将3个模型的模拟结果集合进行概率预报。结果表明:SCE-UA算法和SCEM-UA算法优化的参数都能使模型取得较好的模拟效果,但SCEM-UA算法能得到模型参数的后验概率分布,并获取模型的概率预报区间,具有更大的优势;考虑模型输入不确定性,模拟径流的精度没有较大提高,但概率预报区间精度有一定的改善;采用BMA方法集合多模型模拟结果,综合考虑模型参数、模型输入和模型结构的不确定性,其模拟结果要优于单一模型,说明水文集合模拟的优越性;BMA集合后,SCEM-UA算法的模拟结果较SCE-UA算法的模拟结果具有更准确的概率预报区间。 相似文献
12.
奉贤处于感潮河网地区,内河水位受到严格控制。为了防涝,迫切需要内河水位预报方法。通过对二十多年的暴雨及水位进行分析处理,做出降雨、径流、前期影响雨量三因素相关图,根据该图和河道槽蓄量作出的水位预报,其精度较高,能满足防汛需要,对防汛工作具有参考价值。 相似文献
13.
为探究不同数值模拟模型在川中丘陵区的适应能力,提高川中丘陵区气象资料缺失下的参考作物蒸散量(ET0)预报精度。选取7个代表性站点1961-2016年逐日气象资料,分别建立基于M5回归树(M5-RT)、双隐含层优化的反向传播神经网络(H-BPNN)和交叉验证优化的广义回归神经网络(CV-GRNN)的ET0预报模型。并选取3个在川中丘陵区具有较高精度的经验模型与其进行对比,在日尺度上评估模型的预报精度,利用可移植性分析评价3种模型在川中丘陵区的泛化能力。结果表明:①基于温度、风速和大气顶层辐射输入的M5-RT2、CV-GRNN2和H-BPNN2模型都具有较高的模拟精度,其R\+2分别为0.987、0.967和0.988,NSE分别为0.987、0.937和0.988;②日尺度误差分析表明,4类输入项组合下,M5-RT模型最优,H-BPNN模型次之,CV-GRNN模型最差,但3种模型的均方根误差均小于0.5 mm/d、平均相对误差均小于13.59%,优于Jensen-Haise、Hargreaves-Li和Irmak-Allen模型,M5-RT2(输入大气顶层辐射、最高/低温度和风速)、M5-RT3(输入最高/低温度和风速)和M5-RT4(输入大气顶层辐射和风速)在川中丘陵区内具有广泛的适应性,均可作为气象数据缺失下川中丘陵区ET0预报的推荐模型;③可移植性分析发现,训练、预测站点交叉组合下,3种模型的预报精度都有降低,但M5-RT泛化能力最强,模拟输出稳定,H-BPNN和CV-GRNN在ET0大于6 mm/d时出现明显截断误差,预测值普遍偏小,同时CV-GRNN模拟结果于标准值的趋势线斜率较小,模拟数值整体偏小。基于M5回归树的ET0预报模型在川中丘陵区具有较高精度,模拟结果稳定,可作为推荐的ET0简化模拟模型。 相似文献
14.
15.
基于人工神经网络建立河道水位预报多断面实时校正模型。模型选择BP神经网络与有限记忆最小二乘法相结合建立递推式网络训练学习模式,跟踪洪水预报的残差变化。通过淮河中游河道水位预报进行验证,结果表明,在2008年汛期洪水中实时校正后的水位误差减少0.14~0.46 m,验证效果较好,对实际生产预报有一定的解决意义。 相似文献
16.
由于影响因素的复杂与目前科学水平的限制，中长期水文预报还处于探索、发展阶段。预报模型的适用性也有待深入研究。周期均值叠加法将随时间变化的水文要素序列分离成若干个周期波，然后将周期波进行外延，再进行线性叠加，从而获得预报结果。介绍了应用方差分析计算周期的概念和计算方法。笔者用周期均值叠加法对长江寸滩站的年最高水位、月最高水位进行了预报，预报误差在15%以内。 相似文献
17.
利用地下水数值模拟软件VISUAL MODFLOW,根据三河市的水文地质条件,建立三河市研究区的地下水流动模型,对三河市地下水水位进行分析和预测.模拟结果表明:计算地下水位和实测结果吻合较好,模型可以用来对该区的地下水位和水量进行模拟和预报.利用模型对该区域种植结构优化后的地下水水位进行了模拟和预测. 相似文献
18.
基于随机森林模型的山体滑坡空间预测研究 总被引：4，自引：0，他引：4
滑坡灾害空间分布的准确预测是实现防灾减灾的重要途径。以2010年福建省顺昌地区滑坡资料为基础数据,分别应用随机森林模型和逻辑回归模型对福建顺昌地区山体滑坡发生与滑坡因子之间的关系进行实证分析,通过模型变量筛选、模型精度分析,探讨了随机森林模型在我国南方山体滑坡空间预测中的适应性。结果表明:随机森林模型对滑坡发生数据的拟合效果比逻辑回归模型好,其对顺昌地区滑坡发生数据的预测精度为90.8%,而逻辑回归模型的预测精度为81.8%;随机森林模型对研究区滑坡发生的泛化能力比逻辑回归模型好,其预测出高危险区和较高危险区所包含的滑坡比总和为66.05%,而逻辑回归模型为63.34%。研究结果表明随机森林模型的性能优于逻辑回归模型,可用于顺昌地区基于滑坡因子的未来滑坡发生的预测预报。 相似文献
19.
为具体考虑各水文模型适用条件、灵活利用模型预报特征对研究流域进行高精度耦合径流预报，将雅砻江流域雅江～吉居区间作为研究对象，以提升径流预报精度和稳定性为首要目的，构建涵盖新安江模型、水箱模型和TOPMODEL模型的多模型径流预报方法库，引入最小二乘法、岭回归法和极端梯度提升树法耦合各模型进行水文预报，并提出多评价指标体系对各耦合方法的预测性能进行对比分析。结论表明，极端梯度提升树法相较于其余两种方法有稳定的预测性能和强大的泛化能力，为该流域其他区间的预报工作提供了新的思路。 相似文献
20.
土壤水分是直接影响作物产量的重要因素之一,因此科学地预测土壤含水量对充分利用土壤水资源具有十分重要的意义.土壤含水量受到多重气象因素的影响,各气象因子间往往存在多重相关性, 从而导致传统的多元回归模型(基于最小二乘法)的失真,丧失稳健性,预测精度降低.为此,采用偏最小二乘回归建模,借助主成分分析与典型相关分析的思路,采用成分提取的方法,有效地解决了各气象因子之间的多重相关问题,建立了土壤含水量预报模型,并对模型进行了辅助分析,得出了各影响因子的评价结果排序,同时模型的拟合和预报精度均较好. 相似文献