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

1

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

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于Web的径流中长期预报系统 被引量：3

2

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

在线阅读 下载PDF 职称材料

可变模糊近似推理方法在径流中长期预报中的应用 被引量：6

3

作者 李敏 《水电能源科学》 北大核心 2010年第2期16-18,共3页

将可变模糊集理论与相似关系近似推理法相结合,提出基于相似关系的可变模糊近似推理方法,可通过变换可变参数得到多种可能的预报数值结果,经综合分析确定最终数值结果,并给出该数值实际发生的概率、可能的变动范围等多方面信息。大伙房... 将可变模糊集理论与相似关系近似推理法相结合,提出基于相似关系的可变模糊近似推理方法,可通过变换可变参数得到多种可能的预报数值结果,经综合分析确定最终数值结果,并给出该数值实际发生的概率、可能的变动范围等多方面信息。大伙房水库年径流预报的实例表明,该方法预报中长期径流可获得较全面的信息,有助于深入分析和利用预报值。 展开更多

关键词 可变模糊集 近似推理 相似关系 中长期径流预报

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于CEEMDAN-IASO-TCN组合模型的中长期径流预报 被引量：1

4

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

在线阅读 下载PDF 职称材料

雅砻江流域中长期径流预报

5

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

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于集合Kalman滤波的中长期径流预报 被引量：5

6

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

在线阅读 下载PDF 职称材料

两河口水库中长期入库径流概率预报研究

7

作者 刘治理 刘源 +1 位作者 夏远洋 陈平 《中国农村水利水电》 北大核心 2024年第12期27-34,共8页

针对确定性径流预报不能提供径流预报不确定性度量,难以充分发挥预报价值的问题,提出基于Vine copu⁃la函数的贝叶斯转移预报(Vine Copula based Bayesian Transition Forecast,VCBTF)模型,对确定性径流预报结果进行后处理得到概率预报... 针对确定性径流预报不能提供径流预报不确定性度量,难以充分发挥预报价值的问题,提出基于Vine copu⁃la函数的贝叶斯转移预报(Vine Copula based Bayesian Transition Forecast,VCBTF)模型,对确定性径流预报结果进行后处理得到概率预报结果。首先,通过多种水文预报经验模型获得入库径流预报的集合结果;其次,采用集合Kalman滤波技术将入库径流预报的集合结果融合为后验预报结果;最后,采用VCBTF方法对融合预报结果进行后处理以量化径流预报的不确定性并得到入库径流的概率预报结果。以雅砻江流域具有多年调节能力的两河口水库为研究对象开展中长期入库径流概率预报研究,考虑以月为预见期,研究结果表明:①VCBTF模型在均方根误差、平均绝对误差和纳什效率系数评价指标上均优于确定性径流预报模型,且至少增加2.7%的预报合格率;②VCBTF模型的连续概率排位分数指标的平均值为104.54 m^(3)/s优于GPR模型的106.92 m^(3)/s,VCBTF模型的α-index指标均高于0.89且优于GPR模型的相应结果,表明基于VCBTF模型的概率预报结果具有更高的可靠性;③VCBTF模型的单位平均相对区间宽度所包含的实测点据比例指标的平均值为2.2优于GPR模型的1.87,表明VCBTF模型的概率预报结果具有更高的集中度。因此VCBTF模型可以更有效降低径流预报的不确定性,能够提供更可靠的预报区间信息,可为开展流域梯级水库优化调度提供有力的技术支持。 展开更多

关键词 中长期径流预报 预报不确定性 Vine Copula 概率预报 两河口水库

在线阅读 下载PDF 职称材料

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

8

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

在线阅读 下载PDF 职称材料

贝叶斯概率水文预报系统在中长期径流预报中的应用 被引量：25

9

作者 张铭 李承军 张勇传 《水科学进展》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第1期40-44,共5页

采用贝叶斯概率水文预报理论制订水电站水库中长期径流预报模型,以概率分布的形式定量地描述水文预报的不确定度,探索概率水文预报理论及其应用价值。采用气象因子灰关联预报模型处理输入因子的不确定度,将实时气象信息和历史水文资料... 采用贝叶斯概率水文预报理论制订水电站水库中长期径流预报模型,以概率分布的形式定量地描述水文预报的不确定度,探索概率水文预报理论及其应用价值。采用气象因子灰关联预报模型处理输入因子的不确定度,将实时气象信息和历史水文资料有效结合,突破传统确定性预报方法在信息利用和样本学习方面的局限性,以提高水文预报的精确度。以丰满水电厂水库为例对所建模型进行检验,模拟计算结果表明,该模型与确定性径流预报方法相比,不仅有利于决策人员定量考虑不确定性,而且在期望意义上提高了径流预报精度,具有较高的应用价值。 展开更多

关键词 概率水文预报 不确定度 贝叶斯方法 气象因子 中长期径流预报

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于改进的Elman神经网络的中长期径流预报 被引量：18

10

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

在线阅读 下载PDF 职称材料

水库中长期径流预报系统的开发研究 被引量：9

11

作者 张利平 王德智 +1 位作者 牛存稳 夏军 《灾害学》 CSCD 2003年第3期24-27,33,共5页

水库中长期径流预报系统采用PowerBuilder作为系统主要开发工具,集水情信息查询、检索、监视、预报与管理等功能于一体,实现了中长期水文预报和信息管理的各种功能要求。该系统具有功能全面,技术基础坚实,通用性和开放性强,自动化程度高... 水库中长期径流预报系统采用PowerBuilder作为系统主要开发工具,集水情信息查询、检索、监视、预报与管理等功能于一体,实现了中长期水文预报和信息管理的各种功能要求。该系统具有功能全面,技术基础坚实,通用性和开放性强,自动化程度高,界面友好,全菜单操作等特点。 展开更多

关键词 水库 中长期径流预报 预报系统 开发研究

在线阅读 下载PDF 职称材料

三峡水库中长期径流预报方法研究 被引量：8

12

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

在线阅读 下载PDF 职称材料

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

在线阅读 下载PDF 职称材料

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

在线阅读 下载PDF 职称材料

流域中长期径流分类预报方法 被引量：2

15

作者 李鸿雁 薛丽君 +1 位作者 王红瑞 王晓昕 《南水北调与水利科技》 CAS CSCD 北大核心 2015年第5期999-1004,共6页

以水文循环基本原理为基础,从流域径流水汽来源影响因素角度明确了中长期径流预报基本概念及分类,即以气象(中期)、气候(长期)和天文因素(超长期)为预报因子,针对流域出口断面(或典型断面)的旬、月、季(汛期)或年径流,以及流域旱涝趋势... 以水文循环基本原理为基础,从流域径流水汽来源影响因素角度明确了中长期径流预报基本概念及分类,即以气象(中期)、气候(长期)和天文因素(超长期)为预报因子,针对流域出口断面(或典型断面)的旬、月、季(汛期)或年径流,以及流域旱涝趋势进行预报。通过比较不同时间尺度下的水汽系统物理运动机理,论证了"短期气候预测"作为中长期径流预报理论基础的合理性,并将流域径流来源影响因素及其表现概括为三大规律:天文因素表现出的周期性是主要规律,反映了水文气候过程的基本状态;大气环流表现出的随机性对水文气候基本状态存在干扰,导致了波动;流域特征性规律反映了各种因素综合作用结果,具有流域的特殊性。最终,将流域中长期径流预报分为正常年份的径流过程预报和异常灾变年份的大旱大涝预测,其中前者的预报因子为水文气象与气候要素,后者为天文因素;在服务对象上,前者为水利工程常规运行调度服务,后者为防洪抗旱部门防灾减灾提供灾情预测;在结果发布上,前者提供定量的径流过程预报,后者提供丰、平、枯等3级(或5级)定性预测,并给出相似年份;在预报方法上,前者采用数理统计方法或物理成因相关分析法,后者采用周期性、随机性和流域特殊性识别等综合预报方法。 展开更多

关键词 中长期径流预报 径流预报 径流分类预报 径流过程预报 大旱大涝预测

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于PSO参数辨识SVM的中长期径流预测研究 被引量：11

16

作者 叶碎高 彭勇 周惠成 《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第1期115-120,共6页

以径向基函数作为核函数,利用微粒群(PSO)算法的全局寻优特性进行支持向量机(SVM)的参数辨识.在微粒群搜索参数前,先对参数进行指数变换,使[0,1]和[1,∞]有着相同的搜索概率.微粒群算法的适应值函数是以支持向量机模型的推广能力为标准... 以径向基函数作为核函数,利用微粒群(PSO)算法的全局寻优特性进行支持向量机(SVM)的参数辨识.在微粒群搜索参数前,先对参数进行指数变换,使[0,1]和[1,∞]有着相同的搜索概率.微粒群算法的适应值函数是以支持向量机模型的推广能力为标准的,讨论了测试样本的最小误差和留一法对支持向量机学习方法推广能力的两种估计.最后以长江宜昌站的月径流资料为例,分别采用ARMA模型、季节性ARIMA模型、BP神经网络模型以及所建立的支持向量机模型进行模拟预测,结果显示了该模型的有效性. 展开更多

关键词 径流中长期预报 参数辨识 微粒群算法 支持向量机

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于偏互信息法遴选因子的长江中长期径流预报 被引量：8

17

作者 麦紫君 曾小凡 +2 位作者 周建中 叶磊 何奇芳 《人民长江》 北大核心 2018年第3期52-56,共5页

为提高流域中长期径流预见期和预报精度,以长江流域代表性水文站为例,研究遥相关气候因子对水文站径流的影响,通过偏互信息方法遴选与逐月径流具有显著相关性的气候因子,并采用多元回归方法建模进行中长期径流预报。研究表明:根据偏互... 为提高流域中长期径流预见期和预报精度,以长江流域代表性水文站为例,研究遥相关气候因子对水文站径流的影响,通过偏互信息方法遴选与逐月径流具有显著相关性的气候因子,并采用多元回归方法建模进行中长期径流预报。研究表明:根据偏互信息法选出的输入因子建立的回归方程在建模和试报阶段的拟合优度值都大于0.6,而且入选的气候因子均具有4个月及以上的预见期。可见利用偏互信息法挑选遥相关气候因子进行中长期径流预报能够延长预见期并提供具有较高精度的预报结果。 展开更多

关键词 偏互信息 中长期径流预报 遥相关气候因子 长江流域

在线阅读 下载PDF 职称材料

多种算法寻优LSSVM耦合模型在中长期径流预报中的应用 被引量：2

18

作者 胡昊 徐雷 王文川 《华北水利水电大学学报（自然科学版）》 北大核心 2021年第4期41-46,76,共7页

针对最小二乘支持向量机(LSSVM)在径流预报问题中相关学习参数难以确定的缺陷,利用近期国内外提出的多种智能优化算法如阿基米德算法(AOA)、美洲雕搜索算法(BES)、黑猩猩优化算法(ChOA)、莱维飞行分布算法(LFD)和鼠群算法(RSO)在有限时... 针对最小二乘支持向量机(LSSVM)在径流预报问题中相关学习参数难以确定的缺陷,利用近期国内外提出的多种智能优化算法如阿基米德算法(AOA)、美洲雕搜索算法(BES)、黑猩猩优化算法(ChOA)、莱维飞行分布算法(LFD)和鼠群算法(RSO)在有限时间内完成LSSVM模型参数寻优工作,并配合小波包分解技术(WPD)平稳化水文序列,提出多种耦合模型。以雅马渡站和兰西站的年径流量预报为例测试各耦合模型,结果显示:相比较而言,WPD-BES-LSSVM模型综合预报性能最好;BES算法寻优LSSVM模型参数性能更稳健;文中提出的相关模型可为有关中长期径流预报工作提供依据。 展开更多

关键词 中长期径流预报 最小二乘支持向量机 智能优化算法 小波包分解

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于AdaBoost模型的大渡河流域中长期径流预报应用研究 被引量：3

19

作者 李佳 曲田 +2 位作者 朱艳军 陶思铭 胡义明 《水电能源科学》 北大核心 2022年第10期10-13,共4页

以集成学习算法中的AdaBoost模型为基础,开展大渡河流域猴子岩断面未来12个月预见期(最长预见期为12个月)的中长期径流预报研究。先采用置换准确度重要性度量方法筛选各预报月份影响因子,在此基础上采用交叉验证-随机搜索方法进行模型优... 以集成学习算法中的AdaBoost模型为基础,开展大渡河流域猴子岩断面未来12个月预见期(最长预见期为12个月)的中长期径流预报研究。先采用置换准确度重要性度量方法筛选各预报月份影响因子,在此基础上采用交叉验证-随机搜索方法进行模型优化,构建了各预报月份的中长期径流预报模型。通过逐月滚动建模及滚动预报的方式评估模型在不同预见期及不同月份的真实预报效果。结果表明,不同预见期(1~12月)条件下,模型预报系列与实测系列的相关系数均大于0.9,模型具有较高的预报精度。就不同预见期预报精度的综合结果来看,1~6、8~10、12月的预报精度均大于80%;7、11月的预报精度在75%左右。2018年1~12月和2020年10月至2021年9月共12个不同预见期的平均预报精度分别为85.7%、85.1%。从中长期精度预报角度而言,模型具有较好的实用精度要求,可为流域水资源精准调配和发电效益的提高提供支撑。 展开更多

关键词 ADABOOST 置换准确度重要性度量 随机搜索方法 中长期径流预报 大渡河流域

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于偏互信息筛选的中长期径流预报方案比选 被引量：3

20

作者 张海荣 汤正阳 曹辉 《人民长江》 北大核心 2022年第10期71-75,共5页

中长期径流预报方案是水电站中长期调度计划制订的基础。以长江上游流域宜昌站为研究对象,在1981~2019年宜昌站以及相关区间降雨径流数据的基础上,引入130个遥相关气候因子,基于偏互信息筛选输入因子,应用LSTM神经网络模型建模,对宜昌... 中长期径流预报方案是水电站中长期调度计划制订的基础。以长江上游流域宜昌站为研究对象,在1981~2019年宜昌站以及相关区间降雨径流数据的基础上,引入130个遥相关气候因子,基于偏互信息筛选输入因子,应用LSTM神经网络模型建模,对宜昌站的月径流预报方案进行比选。结果表明:长江上游来水与半年前的西太平洋副高和厄尔尼诺指数存在较强的相关性;在遥相关气候因子之外,宜昌站径流与去年同期宜昌站径流、上一月的岷沱江、乌江和雅砻江降雨关系密切。若能引入预报当月的嘉陵江、宜宾-重庆段降雨,可有效提升宜昌站的中长期径流预报精度。 展开更多

关键词 中长期径流预报 偏互信息 气候因子 LSTM模型 宜昌站 长江流域

在线阅读 下载PDF 职称材料