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清江流域水文中长期预测研究

秦蓓蕾

  水资源系统是一个大规模复杂系统,对该系统准确而及时的预测具有重要的理论意义和工程价值。水资源系统中径流要素受气候、流域自然地理及人类活动等多种因素影响,其变化特性和规律错综复杂,表现出随机性、灰色性、非线性等复杂特征。径流预测,特别是中长期预测,是十分困难的,一直是国内外研究的热点和难点。本文基于清江流域径流和降水资料,对清江流域展开年、月及周内日径流预测研究:(1)年径流预测研究中,本文探索应用了传统的自回归模型、最小二乘多元线性回归模型,并尝试了偏最小二乘多元线性回归模型、灰色动态模型、最近邻抽样回归模型和人工神经网络模型等新预测模型在清江流域年径流预测中的应用。通过模型预测分析,其中最近邻抽样回归模型预测效果最优。(2)月径流预测研究中,建立了季节性一阶自回归模型、季节性最小二乘多元线性回归模型、季节性门限回归模型、分级退水模型、季节性最近邻抽样回归模型和季节性人工神经网络模型等。通过多种可能性分析,以新预测模型季节性门限回归模型和季节性人工神经网络模型效果较为突出。(3)周内日径流预测研究部分,是本文最初次尝试,也是本文最难点。建立了周内日径流预测门限回归模型、多元输出最近邻抽样回归模型,并在此基础上提出最近邻抽样回归与最近邻抽样解集的耦合模型、门限回归与最近邻抽样解集的耦合模型、门限人工神经网络模型等。通过清江流域中长期预测,综合分析了传统的、成熟的预测方法和当前预测新技术,总结了现有模型的应用特性和优缺点,并针对周内日径流预测提出新型耦合模型,不仅为清江流域径流预测做了深入分析研究,而且为预测模型在更广范围内的应用提供新的思路、开辟新的途径。……   
[关键词]:清江流域;径流;中长期预测
[文献类型]:硕士论文
[文献出处]:四川大学2004年