基于CEEMDAN-IASO-TCN组合模型的中长期径流预报 被引量：1

1

作者 徐军杨 罗远林 +3 位作者 刘月馨 陈冬强 张坚 张楚 《人民长江》 北大核心 2025年第4期128-135,共8页

准确预测月径流对流域水资源管理至关重要。为了增强中长期径流预测的准确性,提出了结合自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)、改进原子搜索算法(IASO)和时间卷积网络(TCN)的CEEMDAN-IASO-TCN组合模型。该模型首先使用CEEMDAN对月... 准确预测月径流对流域水资源管理至关重要。为了增强中长期径流预测的准确性,提出了结合自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)、改进原子搜索算法(IASO)和时间卷积网络(TCN)的CEEMDAN-IASO-TCN组合模型。该模型首先使用CEEMDAN对月径流序列进行分解,然后利用IASO对TCN模型的批量大小、学习率、丢弃因子进行寻优,得到最优的时间卷积网络结构并利用最优的IASO-TCN对分量进行预测,最后重构分量预测结果得到最终月径流预测结果;以岷江流域镇江关水文站1957~2019年的月径流数据为研究对象,将所提模型与其他模型进行对比。研究结果表明:CEEMDAN-IASO-TCN模型具有较高的预测精度,训练和测试阶段的纳什系数分别达到0.9191和0.8691。研究成果可为水资源可持续利用提供可靠依据。 展开更多

关键词 中长期径流预报 自适应噪声完备集合经验模态分解 原子搜索算法 时间卷积网络 岷江流域

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雅砻江流域中长期径流预报

2

作者 李梦杰 刘琨 +2 位作者 董义阳 殷兆凯 梁犁丽 《南水北调与水利科技(中英文)》 北大核心 2025年第S1期14-19,共6页

以金沙江支流—雅砻江流域甘孜、雅江、泸宁、桐子林4个水文站点为研究对象,将前期径流、ENSO、IOD以及PDO作为预报变量,采用随机森林(RF)、相关向量机(RVM)以及长短期记忆神经网络(LSTM)3种算法,构建预见期13个月的逐月径流递归预报模... 以金沙江支流—雅砻江流域甘孜、雅江、泸宁、桐子林4个水文站点为研究对象,将前期径流、ENSO、IOD以及PDO作为预报变量,采用随机森林(RF)、相关向量机(RVM)以及长短期记忆神经网络(LSTM)3种算法,构建预见期13个月的逐月径流递归预报模型。此外,利用LSTM算法开发了多输出预报模型,并深入探讨不同预报因子对LSTM多输出预报模型性能的影响。结果表明:基于RF的递归预报模型效果最佳,位于研究流域上游的甘孜站点使用前期径流及ENSO作为预报因子时效果最佳,其余位于中下游的3个站点使用前期径流作为预报因子时效果最佳,引入IOD和PDO作为预报因子,并未有效提升预报的准确性。 展开更多

关键词 中长期径流预报 随机森林 相关向量机 长短期记忆神经网络 递归预报模型 多输出预报模型

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基于改进广义单位线模型的中小流域洪水预报

3

作者 董玮捷 刘智勇 +4 位作者 陈晓宏 林凯荣 涂新军 葛阳 颜宇 《湖泊科学》 北大核心 2025年第5期1771-1781,共11页

传统的产汇流模型进行洪水预报需要大量的参数与数据。为了简化模型参数与降低洪水预报的复杂度,本研究构建了一种考虑降雨损失与降雨前期流域流量的简易广义单位线(GUH)模型。采用多目标粒子群算法优化参数,以岳城流域和九洲流域为研... 传统的产汇流模型进行洪水预报需要大量的参数与数据。为了简化模型参数与降低洪水预报的复杂度,本研究构建了一种考虑降雨损失与降雨前期流域流量的简易广义单位线(GUH)模型。采用多目标粒子群算法优化参数,以岳城流域和九洲流域为研究区域,对改进GUH模型、SCS-CN模型、Nash单位线构建的不同洪水预报组合进行对比分析,并对改进GUH模型在中小流域洪水预报的适用性进行评估,探讨了不同预见期下改进GUH模型的预报精度。研究结果表明:(1)改进GUH模型预报精度优于另外两个洪水预报组合;(2)改进GUH模型在岳城流域和九洲流域都达到了乙等预报水平,确定性系数均值分别为0.79和0.84,合格率分别为90.91%和83.33%;(3)改进GUH模型的预报精度随着预见期的延长逐渐下降,当预见期小于4 h时仍能保持一定的预测水平。考虑降雨损失和前期流域流量的改进GUH模型参数少、结构简单,具有一定洪水预报潜力,为中小流域的洪水预报提供了新思路。 展开更多

关键词 广义单位线 洪水预报 降雨-径流关系 粒子群算法 中小流域

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基于集合Kalman滤波的中长期径流预报 被引量：5

4

作者 刘源 纪昌明 +4 位作者 马皓宇 王弋 张验科 马秋梅 杨涵 《水资源保护》 EI CSCD 北大核心 2024年第1期93-99,共7页

为降低中长期径流预报的不确定性,增加水电站水库的发电效益,针对现有方法侧重于提高单一预报模型确定性预报结果的准确性以降低径流预报不确定性的问题,提出一种基于集合Kalman滤波的入库径流确定性预报方法。以旬为预见期的锦西水库... 为降低中长期径流预报的不确定性,增加水电站水库的发电效益,针对现有方法侧重于提高单一预报模型确定性预报结果的准确性以降低径流预报不确定性的问题,提出一种基于集合Kalman滤波的入库径流确定性预报方法。以旬为预见期的锦西水库实例验证结果表明:相比传统的单一预报模型和传统的信息融合预报模型,基于集合Kalman滤波的中长期径流预报可使RMSE降低4.78 m^(3)/s,合格率可提高0.56%,且更有效地降低了汛期预报的不确定性,得到了更加准确、可靠的确定性径流预报结果,可为开展流域梯级水电站优化调度提供技术支持。 展开更多

关键词 中长期径流预报 数据融合 集合KALMAN滤波 锦西水库

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耦合深度学习的水丰水库入库径流中长期预测方法研究 被引量：2

5

作者 崔杰连 常亮 +3 位作者 赵敏 孟宪明 孙皓晨 董前进 《中国农村水利水电》 北大核心 2024年第8期73-80,共8页

少资料地区径流中长期预测关系发电厂中长期发电量的多寡,也对电厂短期经济运行有较强的指导作用。鸭绿江流域是东北地区重要的清洁能源基地,由于朝鲜控制了鸭绿江流域超过一半的面积,但其径流数据难以与中方共享,给鸭绿江流域径流中长... 少资料地区径流中长期预测关系发电厂中长期发电量的多寡,也对电厂短期经济运行有较强的指导作用。鸭绿江流域是东北地区重要的清洁能源基地,由于朝鲜控制了鸭绿江流域超过一半的面积,但其径流数据难以与中方共享,给鸭绿江流域径流中长期预测带来一定的阻碍。以鸭绿江流域水丰水库入库径流为研究对象,分别采用相空间重构模型(局域法、全局法)、LSTM模型、小波分析-LSTM模型、耦合相空间重构(局域法、全局法)和小波分析模型共6个模型方法对水丰水库旬、月及年尺度入库径流进行中长期径流预报工作,以平均绝对误差、平均绝对百分比误差与合格率对上述6个模型的预测结果进行精度评比。结果表明,年径流预报采用耦合相空间重构(全局法)和小波分析模型;月尺度径流预报中,1月预见期1-5月采用耦合相空间重构(局域法)和小波分析模型以及小波分析-LSTM模型效果较好,而6-12月耦合相空间重构(全局法)和小波分析模型具有明显优势;1年预见期中,小波分析-LSTM模型效果较好。旬尺度径流预测,1旬预见期采用小波分析-LSTM模型效果较好,3旬预见期采用小波分析-LSTM模型或耦合相空间重构(全局法)和小波分析模型,1年预见期中耦合相空间重构(全局法)和小波分析模型有明显优势。研究将为水丰水库及下游发电厂制定中长期调度计划提供支持。 展开更多

关键词 中长期径流预报 相空间重构 小波分析 小波分析-LSTM模型 鸭绿江流域

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基于MIKE耦合模型的开都河中短期径流预报 被引量：1

6

作者 刘渤 骆震 +2 位作者 陈伏龙 王统霞 梁文翔 《水资源与水工程学报》 CSCD 北大核心 2024年第5期100-106,113,共8页

为提供开都河水库优化调度和水资源科学管理的依据,应用MIKE耦合模型进行流域中短期径流预报。选取欧洲天气预报中心(ECMWF)气象预报模式作为气象数据输入,构建包含6个子模块(蒸散发、非饱和带、饱和带、坡面流、河流与湖泊)和融雪模块... 为提供开都河水库优化调度和水资源科学管理的依据,应用MIKE耦合模型进行流域中短期径流预报。选取欧洲天气预报中心(ECMWF)气象预报模式作为气象数据输入,构建包含6个子模块(蒸散发、非饱和带、饱和带、坡面流、河流与湖泊)和融雪模块的MIKE SHE模型。将MIKE Hydro river模型作为河道汇流计算与MIKE SHE模型耦合对未来10 d径流信息进行预报。选用相关系数(R^(2))、纳什效率系数(NSE)和相对误差(BAIS)评价模型率定与验证结果,添加预报效率(E)评价模型预报精度。研究表明:在开都河日尺度径流模拟中,验证期R 2和NSE均大于0.70,相对误差仅为-15%,可见模拟径流与实测径流之间具有较好的拟合性和相关性;预报期的NSE=0.53、R^(2)=0.61、E=0.51,说明模拟值与实测值的相关性达0.61。MIKE耦合模型的中短期径流预报可为开都河流域水资源优化利用提供参考。 展开更多

关键词 中短期径流预报 MIKE SHE模型 MIKE Hydro river模型 耦合模型 开都河

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GFS可利用性研究及其在旬径流预报中的应用 被引量：14

7

作者 梁国华 王国利 +1 位作者 王本德 董霞 《水电能源科学》 北大核心 2009年第1期10-13,43,共5页

分析了中长期降雨径流预报研究应用现状和存在的主要问题,研究了利用GFS降雨数值预报信息进行旬径流预报的方法,建立了旬降雨—旬初土壤含水量—旬径流预报模型(PSRM)。通过对实例流域历史旬径流资料的模拟优选出模型参数,分析了GFS降... 分析了中长期降雨径流预报研究应用现状和存在的主要问题,研究了利用GFS降雨数值预报信息进行旬径流预报的方法,建立了旬降雨—旬初土壤含水量—旬径流预报模型(PSRM)。通过对实例流域历史旬径流资料的模拟优选出模型参数,分析了GFS降雨数值预报信息的可利用性,并给出了利用GFS降雨预报信息和PSRM模型推求径流的方法。结果表明,基于GFS预报降雨信息和PSRM模型推求径流期望值和概率分布用于水库的实时调度可行。 展开更多

关键词 GFS PSRM 中长期径流预报 数值降雨预报

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基于改进的Elman神经网络的中长期径流预报 被引量：18

8

作者 屈亚玲 周建中 +2 位作者 刘芳 杨俊杰 李英海 《水文》 CSCD 北大核心 2006年第1期45-50,共6页

径流中长期预报长期以来一直都是人们关注的热点研究问题。现行的径流预报方法很多,传统的有时间序列法,多元回归分析法等,这些方法虽然简单易用,但是如果预报对象提供的样本容量偏小或者因子选择不够合理,都会造成预报精度偏差过大,难... 径流中长期预报长期以来一直都是人们关注的热点研究问题。现行的径流预报方法很多,传统的有时间序列法,多元回归分析法等,这些方法虽然简单易用,但是如果预报对象提供的样本容量偏小或者因子选择不够合理,都会造成预报精度偏差过大,难于有效的指导工程应用。鉴于此,本文提出一种改进的采用局部回归的Elman神经网络方法。并应用到凤滩水库优化调度的径流预报中。结果表明,与回归分析法、BP网络相比较,该方法不仅提高了算法的效率,而且提高了预报的精度,在径流预报中具有有效性和优越性。 展开更多

关键词 中长期径流预报 多元回归 BP网络 改进的Elman神经网络

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基于WA-GRNN模型的年径流预测 被引量：20

9

作者 覃光华 宋克超 +1 位作者 周泽江 何清燕 《四川大学学报（工程科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第6期39-46,共8页

针对传统的中长期水文预测方法由于缺乏对水文要素本身内部结构和变化特性的描述,往往导致建模过程中确定模型结构、参数等存在盲目性,而以往常用预测模型收敛速度较慢、模型结构及参数优化复杂等问题,将小波分析(WA)和GRNN神经网络联... 针对传统的中长期水文预测方法由于缺乏对水文要素本身内部结构和变化特性的描述,往往导致建模过程中确定模型结构、参数等存在盲目性,而以往常用预测模型收敛速度较慢、模型结构及参数优化复杂等问题,将小波分析(WA)和GRNN神经网络联合使用,建立了中长期水文预测模型:即先应用WA揭示水文序列内部结构及变化特性,从而将原序列分为确定性成分和随机成分两部分,然后利用GRNN神经网络对确定性成分和随机成分分别进行模拟预测,最后将两部分结果叠加作为最终预测值。将该模型用于沱江中上游三皇庙水文站年径流的预测,并与传统方法进行对比。结果显示该模型预测效果较传统方法更好,能有效地揭示序列的时频结构和变化特性,对于生产应用具有较强的实际意义。 展开更多

关键词 GRNN神经网络 小波分析 年径流 中长期预测 水文时间序列

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基于相空间重构的支持向量机方法在径流中长期预报中应用 被引量：10

10

作者 刘冀 王本德 +1 位作者 袁晶瑄 周惠成 《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第4期591-595,共5页

水文中长期预报对于水资源规划管理、水库及水电站调度具有十分重要的意义.针对常规混沌预测方法的局限性,提出基于相空间重构的支持向量机(SVM)预报方法.该方法首先对径流时间序列进行混沌辨识,然后对其进行相空间重构,采用基于结构风... 水文中长期预报对于水资源规划管理、水库及水电站调度具有十分重要的意义.针对常规混沌预测方法的局限性,提出基于相空间重构的支持向量机(SVM)预报方法.该方法首先对径流时间序列进行混沌辨识,然后对其进行相空间重构,采用基于结构风险最小化的SVM进行径流预报.对于SVM的参数优选问题,以径向基核函数作为核函数,采用混沌变尺度优化方法进行参数寻优.实例表明,该方法优于SVM和人工神经网络(ANN)预报方法,且具有良好的泛化推广能力. 展开更多

关键词 径流中长期预报 相空间重构 支持向量机 混沌优化 人工神经网络

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湿润地区中小河流山洪预报方法研究与应用 被引量：14

11

作者 叶金印 吴勇拓 +1 位作者 李致家 常露 《河海大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2012年第6期615-621,共7页

针对湿润地区中小河流,提出2套山洪预报方案:一是对于有资料地区,建立基于新安江模型的山洪预报方案;二是对于无资料或资料缺乏地区,采用API-Nash模型,即采用降雨-径流经验相关法进行产流预报,采用Nash模型进行汇流预报。以皖南山区屯... 针对湿润地区中小河流,提出2套山洪预报方案:一是对于有资料地区,建立基于新安江模型的山洪预报方案;二是对于无资料或资料缺乏地区,采用API-Nash模型,即采用降雨-径流经验相关法进行产流预报,采用Nash模型进行汇流预报。以皖南山区屯溪流域为例,分别用2套方案对流域的次洪过程进行模拟。研究结果表明:2套方案均取得良好的应用效果,洪量合格率比较一致;对于洪峰合格率和确定性系数,新安江模型的模拟结果优于API-Nash模型。 展开更多

关键词 中小河流 山洪 预报预警 新安江模型 Nash模型 降雨-径流相关 屯溪流域

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基于信息熵与改进极限学习机的中长期径流预测 被引量：12

12

作者 岳兆新 艾萍 +3 位作者 熊传圣 宋艳红 洪敏 于家瑞 《水利水电科技进展》 CSCD 北大核心 2021年第4期7-14,共8页

为提高流域中长期径流预测精度,提出一种基于信息熵与改进极限学习机的中长期径流预测方法。首先,基于不同水文站点的流域控制面积构造径流综合指数,在较宏观层面表征流域水情丰枯变化;其次,采用偏互信息法计算影响对象与径流综合指数... 为提高流域中长期径流预测精度,提出一种基于信息熵与改进极限学习机的中长期径流预测方法。首先,基于不同水文站点的流域控制面积构造径流综合指数,在较宏观层面表征流域水情丰枯变化;其次,采用偏互信息法计算影响对象与径流综合指数之间的相关性,获得径流过程变化的关键因子集,形成预测模型输入;最后,结合K折交叉验证与改进粒子群算法优化极限学习机(ELM)参数,构建IPSO-ELM模型,用于中长期径流预测。以雅砻江流域为例,将所建模型与BP神经网络(BPNN)、支持向量机(SVM)、ELM和PSO-ELM等预测模型进行对比分析。结果表明:所提模型的E_(mape)、E_(rmse)、E_(dc)、E_(qr)和E_(re)等性能评价指标明显优于上述4种模型;5种预测模型在D1数据集上的预测效果整体上胜于D2。 展开更多

关键词 中长期径流预测 径流综合指数 偏互信息法 粒子群 极限学习机 预测模型

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二滩水电站中长期径流预报研究 被引量：13

13

作者 周惠成 张杨 +2 位作者 唐国磊 王雅军 蹇德平 《水电能源科学》 北大核心 2009年第1期5-9,共5页

针对二滩水电站的实际径流特性和水电站发电调度的要求,应用季节性自回归模型和人工神经网络模型对二滩水电站的月径流、汛期分段和年径流预报进行研究。结果表明,这两种模型对二滩水电站的月径流预报、汛期定性预报均达到了一定精度,... 针对二滩水电站的实际径流特性和水电站发电调度的要求,应用季节性自回归模型和人工神经网络模型对二滩水电站的月径流、汛期分段和年径流预报进行研究。结果表明,这两种模型对二滩水电站的月径流预报、汛期定性预报均达到了一定精度,可为二滩水电站优化调度的径流输入提供参考依据,尤其是AR(P)模型的非汛期月径流预测和BP模型年径流预测结果可在实际运行中使用。 展开更多

关键词 二滩水电站 季节性自回归模型 人工神经网络 中长期径流预报

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基于互信息量与BP神经网络的中长期径流预报方法研究 被引量：16

14

作者 卢迪 周惠成 《水文》 CSCD 北大核心 2014年第4期8-14,67,共8页

针对中长期径流预报因子的选择问题,采用互信息量方法筛选预报模型输入因子,在BP神经网络模型中,分别用均方误差和互信息量作为目标函数,衡量因子复合相关关系,优化选择最终预报因子并应用于碧流河汛期径流预报中。结果表明,基于互信息... 针对中长期径流预报因子的选择问题,采用互信息量方法筛选预报模型输入因子,在BP神经网络模型中,分别用均方误差和互信息量作为目标函数,衡量因子复合相关关系,优化选择最终预报因子并应用于碧流河汛期径流预报中。结果表明,基于互信息量筛选的预报因子与BP神经网络模型相结合,可有效识别多个预报因子与预报量间的复合相关性,对中长期径流预报因子的选择有很好参考价值。 展开更多

关键词 互信息 神经网络 中长期径流预报

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基于Web的径流中长期预报系统 被引量：3

15

作者 林剑艺 程春田 +2 位作者 贺媛媛 蔡华祥 蔡建章 《水电能源科学》 2005年第5期5-7,21,共4页

以云南电网水调高级应用软件系统为工程背景,采用面向对象的编程思想开发了B/S模式下的径流中长期预报系统。系统涉及云南电网所属的5座主力水电站及其他重要的中小水电站,采用四种常用的中长期预报模型和频率分析方法进行径流预报。系... 以云南电网水调高级应用软件系统为工程背景,采用面向对象的编程思想开发了B/S模式下的径流中长期预报系统。系统涉及云南电网所属的5座主力水电站及其他重要的中小水电站,采用四种常用的中长期预报模型和频率分析方法进行径流预报。系统主要功能包括预报参数率定和检验、多种预报方法间的比较分析、与历史径流过程的对比分析、基础资料添加维护与报表生成等。系统操作简便、功能强大,同时具有良好的稳定性、移植性和可扩展性。 展开更多

关键词 径流中长期预报 B/S模式 水电站 模型预报 频率预报

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三峡水库中长期径流预报方法研究 被引量：8

16

作者 李克飞 纪昌明 +1 位作者 张验科 赵璧奎 《水电能源科学》 北大核心 2013年第1期8-11,共4页

中长期径流预报是充分利用水资源、发挥电站经济效益的有力手段。以三峡水库为研究对象,分别采用周期外延叠加技术、人工神经网络模型、投影寻踪自回归模型和支持向量机回归模型对三峡水库逐月入库径流进行预报。从不同侧面比较分析了... 中长期径流预报是充分利用水资源、发挥电站经济效益的有力手段。以三峡水库为研究对象,分别采用周期外延叠加技术、人工神经网络模型、投影寻踪自回归模型和支持向量机回归模型对三峡水库逐月入库径流进行预报。从不同侧面比较分析了这四种方法优劣,并总结各预报模型计算结果的特征及规律,为三峡水库寻求径流预报规律和制定未来中长期调度计划提供了技术支持。 展开更多

关键词 中长期径流预报 周期分析 神经网络 投影寻踪 支持向量机 三峡水库

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嫩江流域径流的可预报性及其时间尺度分析 被引量：3

17

作者 李鸿雁 姜珊 李鹏 《水文》 CSCD 北大核心 2009年第6期20-23,27,共5页

本文在阐述径流过程主要影响因素和表现特征基础上,采用混沌理论,对于嫩江流域月径流过程系统进行了延滞时间、嵌入纬度、关联维数等计算,进而进行相空间重构,计算出其最大Lyapunov指数为0.13,说明该系统具有混沌特征。初步得出如下结... 本文在阐述径流过程主要影响因素和表现特征基础上,采用混沌理论,对于嫩江流域月径流过程系统进行了延滞时间、嵌入纬度、关联维数等计算,进而进行相空间重构,计算出其最大Lyapunov指数为0.13,说明该系统具有混沌特征。初步得出如下结论：①嫩江流域中长期径流预报的预见期为7~8个月;②＂数据驱动模型＂对于中长期径流预报更有其方法的适用性;③中长期径流预报计算时段应以月为单位。 展开更多

关键词 混沌理论 可预报性 时间尺度 预见期 中长期径流预报

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雨量输入对分布式流溪河模型中小流域预报精度的影响 被引量：5

18

作者 赵洪彬 黄晓荣 +2 位作者 周星宇 魏晓玥 张浪 《水利水电技术》 北大核心 2020年第8期22-30,共9页

中小流域由于资料欠缺、洪水汇流时间短、水量集中等特点,导致其洪水预报难度大,预报精度低。针对我国中小流域的洪水预报精度有待进一步提高的问题,为了让分布式水文模型在全国广泛投入实际应用,选取四川省达州市清溪河流域作为了研究... 中小流域由于资料欠缺、洪水汇流时间短、水量集中等特点,导致其洪水预报难度大,预报精度低。针对我国中小流域的洪水预报精度有待进一步提高的问题,为了让分布式水文模型在全国广泛投入实际应用,选取四川省达州市清溪河流域作为了研究对象。采用流溪河分布式水文模型,从降水量入手,讨论雨量数据对模型结果的影响,探讨满足预报精度所需的雨量站布设密度条件,并将得到的洪水模拟结果与传统预报模式下的洪水模拟结果进行对比分析。结果表明:12场洪水中,确定性系数在80%以上的洪水有10场,占比83.33%,其中11场洪水的洪峰误差小于20%,合格率为91.67%,峰现误差合格率达到100%。因此,流溪河分布式水文模型对于中小流域的洪水预报具有较强的适用性,模拟结果较好。中小流域不同雨量站的降水差异明显,降水总量和雨型的差异对模型输出结果影响较大,当前提高预报精度的重要措施是提高基础数据的质量。清溪河流域雨量站布设密度达到86 km2/站时已基本满足该流域流溪河模型预报的要求。现阶段我国许多地区雨量站布设密度已达到较高水平,采用流溪河模型等分布式水文模型进行中小流域洪水预报变为可能。 展开更多

关键词 中小流域 洪水预报 流溪河模型 雨量站密度 降水 径流 气候变化

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基于遗传程序设计的中长期径流预报模型研究与应用 被引量：11

19

作者 王文川 程春田 《水电能源科学》 2006年第6期29-32,60,共5页

应用遗传程序设计建立径流中长期预报模型，结合径流序列数据的特点通过自相关分析确定其滞时输入变量的个数。采用均方误差作为其适应度评价函数，以漫湾实测月径流序列（1953—2003年）和洪家渡实测月径流序列（1951～2004年）为例，... 应用遗传程序设计建立径流中长期预报模型，结合径流序列数据的特点通过自相关分析确定其滞时输入变量的个数。采用均方误差作为其适应度评价函数，以漫湾实测月径流序列（1953—2003年）和洪家渡实测月径流序列（1951～2004年）为例，通过与ARMA模型、人工神经网络模型的预报结果比较，显示该模型应用于径流中长期预报简单易行且精度较高。 展开更多

关键词 径流 中长期预报 遗传程序设计 ARMA模型 人工神经网络模型

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黄河水量调度径流预报方法研究 被引量：7

20

作者 王春青 陈冬伶 《人民黄河》 CAS 北大核心 2019年第9期20-25,共6页

介绍了服务于黄河水量调度的中长期径流预报技术方法、主要模型、预报系统及应用情况,并对未来黄河流域径流预报发展方向进行展望。黄河中长期径流预报模型从每个控制站点水文序列的影响因子和自身演变规律出发,根据各站点不同时期、不... 介绍了服务于黄河水量调度的中长期径流预报技术方法、主要模型、预报系统及应用情况,并对未来黄河流域径流预报发展方向进行展望。黄河中长期径流预报模型从每个控制站点水文序列的影响因子和自身演变规律出发,根据各站点不同时期、不同影响因素,选择适当的统计方法分别建立。非汛期径流预报模型主要以前期径流、降水为预报因子,采用多元回归分析、门限回归分析和时间序列分析等方法建立;汛期径流受降雨影响强烈,流域降水主要受大气环流等因子影响,因此从前期环流因子中挑选预报因子,建立了汛期径流预报模型;天然径流量预报模型主要采用实测径流还原、时间序列分析及大气海洋物理因子相关等方法建立。黄河中长期径流预报模型及预报系统的建立,提高了黄河流域径流预报技术水平和能力,在1999—2018年20 a的水量调度中,提供了准确的年度水量预报和旬月径流预报,其中每年10月中下旬发布的花园口站年度天然径流总量预报平均误差为3.7%,最小预报误差为0.6%。 展开更多

关键词 径流预报 中长期 水量调度 多元回归 黄河

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