基于混沌支持向量机的径流时间序列预测研究——以渭河宝鸡林家村站径流序列为例 被引量：5

1

作者 李亚娇 沈冰 +1 位作者 李家科 李怀恩 《西安建筑科技大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2006年第6期777-781,共5页

混沌理论和支持向量机具有强大的非线性处理能力.首先利用混沌系统相空间延迟坐标重构理论对林家村站月径流进行相空间重构,以便更为深刻地挖掘月径流序列中的信息,并运用最大Lyapunov指数法证实渭河林家村站月径流系列具有混沌特性.在... 混沌理论和支持向量机具有强大的非线性处理能力.首先利用混沌系统相空间延迟坐标重构理论对林家村站月径流进行相空间重构,以便更为深刻地挖掘月径流序列中的信息,并运用最大Lyapunov指数法证实渭河林家村站月径流系列具有混沌特性.在此基础上利用基于统计学习理论的支持向量机建立混沌时间序列的预测模型.仿真结果表明,所提出的模型预测结果好于混沌神经网络模型的预测结果,该模型具有较高的泛化能力,可用于林家村站月径流预测. 展开更多

关键词 支持向量机 径流时间序列 混沌理论

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流域年径流时间序列的奇异谱分析 被引量：7

2

作者 李亚伟 詹卫华 +1 位作者 卫东山 董青 《水电能源科学》 北大核心 2010年第10期19-22,共4页

将奇异谱分析(SSA)法应用于新疆维吾尔自治区伊犁河雅马渡站年径流预报,分析了流域多年径流时间序列奇异谱,提取年径流序列的时间主成分量,重构了原序列中的周期震荡成分,获得了径流时间序列规律,并采用时间序列分析中的AR(p)自回归模... 将奇异谱分析(SSA)法应用于新疆维吾尔自治区伊犁河雅马渡站年径流预报,分析了流域多年径流时间序列奇异谱,提取年径流序列的时间主成分量,重构了原序列中的周期震荡成分,获得了径流时间序列规律,并采用时间序列分析中的AR(p)自回归模型预测了流域年径流序列。实例结果表明,SSA法具有较好的实用性,为深入研究流域径流规律提供了依据。 展开更多

关键词 流域 年径流时间序列 奇异谱分析 Time Series Annual RUNOFF Singular Spectrum Analysis 新疆维吾尔自治区 时间序列分析 回归模型预测 年径流序列 周期震荡 径流预报 规律 主成分 原序列 伊犁河 实用性 SSA 重构 提取

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R/S在径流时间序列周期分析中的应用 被引量：2

3

作者 杨玲霞 孙东永 张莉 《人民黄河》 CAS 北大核心 2013年第9期51-52,91,共3页

河川径流时间序列波动周期的确定较为困难。在R/S长程记忆性分析的基础上，将R/S分析方法引入到径流时间序列周期的分析中，其基本原理是时间序列的Hurst指数在出现不可逆转的减小趋势之前有一个相对稳定的最大值区间，据此可有效地分... 河川径流时间序列波动周期的确定较为困难。在R/S长程记忆性分析的基础上，将R/S分析方法引入到径流时间序列周期的分析中，其基本原理是时间序列的Hurst指数在出现不可逆转的减小趋势之前有一个相对稳定的最大值区间，据此可有效地分析时间序列的周期。乌江上游洪家渡、下游构皮滩水文站年径流时间序列周期分析表明：洪家渡站年径流序列具有15~18 a的周期，构皮滩站年径流序列具有 15 a左右的周期。 展开更多

关键词 径流时间序列 R S HURST指数 周期 乌江

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年径流时间序列的混沌分析 被引量：4

4

作者 黄胜 梁川 《中国农村水利水电》 北大核心 2006年第4期27-28,32,共3页

在介绍重构相空间技术的主要定量指标(关联维数D2和Kolmogorov熵)的基础上,针对长江上游绵阳地区和岷江上游紫坪铺水文站的年径流时间序列,探讨了不同嵌入维m下其关联维数的变化规律。得到绵阳地区年径流时间序列的饱和关联维D2=4.11,... 在介绍重构相空间技术的主要定量指标(关联维数D2和Kolmogorov熵)的基础上,针对长江上游绵阳地区和岷江上游紫坪铺水文站的年径流时间序列,探讨了不同嵌入维m下其关联维数的变化规律。得到绵阳地区年径流时间序列的饱和关联维D2=4.11,最低嵌入维m=8,Kolmogorov熵K=0.303,紫坪铺年径流时间序列的饱和关联维D2=2.58,最低嵌入维m=5,Kolmogorov熵K=0.302,并且得到两个年径流序列的最大预测年限为4a,为年径流预测提供了较为科学的依据。 展开更多

关键词 混沌 关联维数 Kolmogorov熵 年径流时间序列

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ANN、ANFIS和AR模型在日径流时间序列预测中的应用比较 被引量：12

5

作者 谭乔凤 王旭 +1 位作者 王浩 雷晓辉 《南水北调与水利科技》 CAS CSCD 北大核心 2016年第6期12-17,26,共7页

水文预测是水文学为经济和社会服务的重要方面。其预报结果不仅能为水库优化调度提供决策支持,而且对水电系统的经济运行、航运以及防洪等方面具有重大意义。自回归模型(AR模型)、人工神经网络(ANN)和自适应神经模糊推理系统(ANFIS)在... 水文预测是水文学为经济和社会服务的重要方面。其预报结果不仅能为水库优化调度提供决策支持,而且对水电系统的经济运行、航运以及防洪等方面具有重大意义。自回归模型(AR模型)、人工神经网络(ANN)和自适应神经模糊推理系统(ANFIS)在日径流时间序列中应用广泛。将这三种模型应用于桐子林的日径流时间序列预测中,不仅采用纳什系数(NS系数)、均方根误差(RMSE)和平均相对误差(MARE)为评价指标,对三种模型的综合性能进行了比较。而且,在对三种模型预测结果的平均相对误差的阈值统计基础上,分析了三种模型的预测误差分布。同时,通过研究模型性能指标随预见期的变化过程评价了三种模型不同预见期下的预测能力。结果表明ANFIS相对于ANN和AR模型不仅具有更好的模拟能力、泛化能力,而且在相同的预见期下具有更优的模型性能,可以作为日径流时间序列预测的推荐模型。 展开更多

关键词 自回归模型 人工神经网络 自适应神经模糊推理系统 日径流时间序列预测

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熵理论在径流时间序列突变中的应用研究

6

作者 刘朝利 《黑龙江水利科技》 2018年第9期126-129,共4页

随着全球气候的不断变化,流域水文水情都在发生明显变化,径流量的降低导致水文资料一致性的不平衡。文章基于熵理论进行河川径流时间序列突变分析,在突变检测中引入非线性时间序列分析方法近似熵,通过对序列不同阶段复杂性的分析,得出... 随着全球气候的不断变化,流域水文水情都在发生明显变化,径流量的降低导致水文资料一致性的不平衡。文章基于熵理论进行河川径流时间序列突变分析,在突变检测中引入非线性时间序列分析方法近似熵,通过对序列不同阶段复杂性的分析,得出时间序列的动力学结构变化和差异体现,同时反应出序列演化的复杂程度。 展开更多

关键词 熵理论 径流时间序列 突变 研究

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重标方差结合法在径流时间序列突变中的应用

7

作者 季强 《黑龙江水利科技》 2019年第6期150-152,252,共4页

在气候变化和人类活动的影响下,水文系统变异愈发剧烈,合理地进行水文预测和水资源配置显得尤为重要。文章将分形V/S分析方法结合非参数统计检验Wilcoxon秩和检验法相结合,提出V-W法来进行时间序列的突变点检测,进而研究径流时间序列的... 在气候变化和人类活动的影响下,水文系统变异愈发剧烈,合理地进行水文预测和水资源配置显得尤为重要。文章将分形V/S分析方法结合非参数统计检验Wilcoxon秩和检验法相结合,提出V-W法来进行时间序列的突变点检测,进而研究径流时间序列的突变性,分析突变点相应的气候变化规律。研究成果对于径流时间序列突变应用具有一定的指导意义。 展开更多

关键词 重标方差法 径流时间序列 突变 应用

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南明河流域径流量时间序列演变趋势分析 被引量：14

8

作者 龚云 孔兰 《中国农村水利水电》 北大核心 2011年第1期14-15,18,共3页

以贵阳水文站近45年年径流量时间序列为例,借助于Excel和MATLAB等软件,利用滑动平均法、累积距平法、Mann-Kendall趋势检验法及变差系数对南明河流域贵阳水文站径流量时间序列进行了计算分析。结果表明:1990-2000年贵阳站年径流量系列... 以贵阳水文站近45年年径流量时间序列为例,借助于Excel和MATLAB等软件,利用滑动平均法、累积距平法、Mann-Kendall趋势检验法及变差系数对南明河流域贵阳水文站径流量时间序列进行了计算分析。结果表明:1990-2000年贵阳站年径流量系列的具有显著的上升趋势;年径流量系列的变差系数较小,径流变化比较稳定,有利于水资源的开发利用。以期对喀斯特地区水资源规划及可持续利用具有参考意义。 展开更多

关键词 径流量时间序列 滑动平均法 累积距平法 Mann-Kendall趋势检验法 变差系数 南明河流域

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基于Reg-Crossformer模型的日径流量预测

9

作者 王琨瑜 刘向阳 《水资源与水工程学报》 北大核心 2025年第1期40-46,53,共8页

以渭河流域为研究背景,选取咸阳水文站1961—2015年的逐日径流量数据,通过引入Crossformer模型,利用两阶段注意力机制,专注于多维时间序列数据,更好地捕捉不同维度之间的关联。提出了结合多源协变量因素的Reg-Crossformer模型,预测渭河... 以渭河流域为研究背景,选取咸阳水文站1961—2015年的逐日径流量数据,通过引入Crossformer模型,利用两阶段注意力机制,专注于多维时间序列数据,更好地捕捉不同维度之间的关联。提出了结合多源协变量因素的Reg-Crossformer模型,预测渭河流域日径流量,进一步增强该模型对复杂水文条件适应的能力。结果表明:Reg-Crossformer模型相比原Crossformer模型,其相关系数(R)和纳什效率系数(NSE)分别提高了7.46%和21.63%,均方根误差(RMSE)降低了15.25%;在不同模型对比试验中,Reg-Crossformer模型在各项评价指标上均优于传统机器学习模型(SVM)及深度学习模型(LSTM和Informer),表现出更优的模拟效果和稳定性。Reg-Crossformer模型为准确预测渭河流域径流量提供了一种新的方法,对未来流域水资源管理及深度学习模型在水文模拟领域应用方面具有参考价值。 展开更多

关键词 日径流时间序列预测 深度学习 Reg-Crossformer 渭河流域

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探求径流序列中的混沌特征 被引量：8

10

作者 温权 张士军 张周胜 《水电能源科学》 1999年第1期21-23,共3页

以葛洲坝、隔河岩、朝阳寺、龙洞电站的径流时间序列为例详细说明了求取时间序列中的混沌特征数的方法，并证明这些电站的径流序列中也含有混沌特征，这不但使我们加深对径流过程的认识。

关键词 径流时间序列 混沌 LYAPUNOV指数 关联维数

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大凌河流域凌海站年径流量时间序列特征的小波分析

11

作者 王凤和 《吉林水利》 2015年第5期52-55,共4页

本文基于小波理论,采用Morlet小波分析了大凌河流域下游控制站—凌海站1961―2013年径流量时间序列变化特征。分析显示,凌海站多年径流量时间序列在53年分析时域内具有不均匀的时间尺度分布特征,且局部化明显;多年径流量序列变化主要受5... 本文基于小波理论,采用Morlet小波分析了大凌河流域下游控制站—凌海站1961―2013年径流量时间序列变化特征。分析显示,凌海站多年径流量时间序列在53年分析时域内具有不均匀的时间尺度分布特征,且局部化明显;多年径流量序列变化主要受5―7a、14―16a和24―28a时间尺度的控制,具有6a、15a和27a左右的主周期。 展开更多

关键词 年径流量时间序列 时间尺度 主周期 MORLET小波分析

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日径流序列混沌识别中合理长度的确定 被引量：6

12

作者 周长让 陈元芳 +1 位作者 顾圣华 黄琴 《南水北调与水利科技》 CAS CSCD 北大核心 2017年第1期55-59,101,共6页

混沌理论是进行水文时间序列分析的重要手段。为保证分析结果的可靠,主张充分利用现有资料,但目前缺乏时间序列长度对混沌特性识别影响的研究。以长江上游武隆站和北碚站日径流序列(1951年-2012年)为例,通过对二者进行混沌分析,研究了最... 混沌理论是进行水文时间序列分析的重要手段。为保证分析结果的可靠,主张充分利用现有资料,但目前缺乏时间序列长度对混沌特性识别影响的研究。以长江上游武隆站和北碚站日径流序列(1951年-2012年)为例,通过对二者进行混沌分析,研究了最大Lyapunov指数对序列长度的响应。结果表明,日径流时间序列长度过小时会影响混沌识别结果,使结果缺乏可靠性;并不是样本序列长度越长混沌识别结果越好;当序列长度达到3 000左右时,序列的混沌特性达到稳定,结果可靠并缩短了计算时间。 展开更多

关键词 水文时间序列分析 日径流时间序列 时间序列长度 混沌识别 饱和关联维数 最大LYAPUNOV指数 混沌特性

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基于喀斯特流域径流量多时间尺度小波分析 被引量：9

13

作者 孔兰 梁虹 +1 位作者 黄法苏 贺中华 《人民长江》 北大核心 2008年第5期17-18,26,共3页

利用Morlet小波变换,对喀斯特流域鲤鱼塘水文站45 a年平均径流量序列进行了多时间尺度演变特性分析。研究结果表明,鲤鱼塘水文站年径流时间序列存在26 a的主周期变化,同时还存在7 a的次周期变化,径流演变呈现出较明显的丰、枯交替振荡... 利用Morlet小波变换,对喀斯特流域鲤鱼塘水文站45 a年平均径流量序列进行了多时间尺度演变特性分析。研究结果表明,鲤鱼塘水文站年径流时间序列存在26 a的主周期变化,同时还存在7 a的次周期变化,径流演变呈现出较明显的丰、枯交替振荡。对年径流量变化趋势进行了分析预测:1998年以后的7 a左右,年径流量还将处于偏丰期;2000年以后的11 a左右,年径流量有由丰转枯的趋势。因此,小波分析可以用来评估水资源量的变化趋势,,对指导喀斯特地区水资源规划及可持续利用有借鉴意义。 展开更多

关键词 径流量时间序列 小波变换 多时间尺度 喀斯特流域

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年径流预测的遗传模拟退火门限自回归模型

14

作者 乔西现 蒋晓辉 +2 位作者 黄强 何宏谋 陈丽 《应用科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2006年第4期424-428,共5页

根据年径流时间序列资料所隐含的时序分段相依性,用门限自回归模型(TAR)来预测年径流,并研制了TAR建模的一整套简便通用的方案.文中所提出的模拟退火遗传算法,可同时优化门限值和自回归系数,从而解决了TAR建模过程所涉及的大量复杂寻优... 根据年径流时间序列资料所隐含的时序分段相依性,用门限自回归模型(TAR)来预测年径流,并研制了TAR建模的一整套简便通用的方案.文中所提出的模拟退火遗传算法,可同时优化门限值和自回归系数,从而解决了TAR建模过程所涉及的大量复杂寻优工作这一难题,为TAR模型的广泛应用提供了强有力的工具.实例计算的结果说明这套方案是可行和有效的. 展开更多

关键词 年径流时间序列 预测 门限自回归模型 遗传模拟退火

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基于多嵌入维数的径流组合预测

15

作者 李红霞 许士国 王富强 《水电能源科学》 2007年第1期1-3,37,共4页

针对理论混沌参数计算方法很难得到实际径流时间序列的最佳嵌入维数,采用多嵌入维数组合预测对径流时间序列预测方法进行改进。利用Lyapunov指数预测模型分别计算了一系列不同嵌入维数情况下的预测值,根据预测效果对结果进行选择,并利... 针对理论混沌参数计算方法很难得到实际径流时间序列的最佳嵌入维数,采用多嵌入维数组合预测对径流时间序列预测方法进行改进。利用Lyapunov指数预测模型分别计算了一系列不同嵌入维数情况下的预测值,根据预测效果对结果进行选择,并利用组合原理对其进行集成得到最后的预测值。实例分析表明,相对于单嵌入维数法,多嵌入维数组合预测方法可以综合利用不同相空间中的有用信息,提高径流时间序列预测的精度。 展开更多

关键词 混沌 径流时间序列 LYAPUNOV指数 组合预测

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基于VMD-PSR-BNN模型的月径流预测方法研究 被引量：6

16

作者 张璐 刘真 +1 位作者 李磊 刘心 《中国农村水利水电》 北大核心 2023年第4期105-113,共9页

径流过程是地球上水文循环中的关键一环,科学准确地预测月径流的来水量对于流域的水量调度、水资源规划及管理具有十分重要的意义。然而由于径流过程的复杂性以及人类活动的影响,在变化环境中精准捕捉月径流时间序列的变化规律变得十分... 径流过程是地球上水文循环中的关键一环,科学准确地预测月径流的来水量对于流域的水量调度、水资源规划及管理具有十分重要的意义。然而由于径流过程的复杂性以及人类活动的影响,在变化环境中精准捕捉月径流时间序列的变化规律变得十分困难。针对月径流时间序列预测中存在的对于样本数据中先验信息识别不够彻底以及对时间步长嵌入维度难以有效地自适应选取这两点问题,设计了基于VMD-PSR-BNN的月径流时间序列预测模型。基于变分模态分解(VMD)算法对噪声良好的鲁棒性和对时序信号精确分解的特性,将月径流时间序列视为一种时序信号,利用VMD方法将月径流时间序列分解为多个相对平稳的固有模态函数(IMF),再基于相空间重构(PSR)理论对各个IMF分别进行重构,对各个重构后的IMF分别采用基于变分推理的贝叶斯神经网络(BNN)进行预测,最后将各个BNN的预测结果进行聚合重构得到月径流时间序列的最终预测结果。选取渭河流域咸阳和华县两个水文站1953-2018年的月径流时间序列进行实例分析。结果表明:VMD对月径流时间序列具有很好的分解效果,两个水文站基于VMD-PSR-BNN模型的月径流预测结果均可达到水文预报的甲级标准,并且对于样本中的极端值具有较好的拟合效果,为月径流时间序列的预测提供了新的方法参考。 展开更多

关键词 变分模态分解 相空间重构 贝叶斯神经网络 月径流时间序列预测

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基于优化算法的CNN-BiLSTM-attention的月径流量预测 被引量：8

17

作者 朱豪 胡圆昭 +2 位作者 尹明财 贾慧 张济世 《人民长江》 北大核心 2023年第12期96-104,共9页

为有效提取径流时间序列的信息特征,提高径流预测模型的高维非线性拟合能力和预测性能的稳定性,将卷积神经网络(CNN)、双向长短期记忆网络(BiLSTM)和注意力机制(attention)相结合,构建了CNN-BiLSTM-attention的径流组合模型。以长江流... 为有效提取径流时间序列的信息特征,提高径流预测模型的高维非线性拟合能力和预测性能的稳定性,将卷积神经网络(CNN)、双向长短期记忆网络(BiLSTM)和注意力机制(attention)相结合,构建了CNN-BiLSTM-attention的径流组合模型。以长江流域中游汉口站径流量数据进行模拟验证,对比分析BiLSTM,CNN,BiLSTM-attention,CNN-BiLSTM和CNN-BiLSTM-attention 5种径流预测模型模拟月径流的误差特征,利用FA-SSA,GWO和BAO 3种优化算法分别对CNN-BiLSTM-attention组合模型的卷积核个数、BiLSTM隐藏层神经元个数、全连接隐藏层神经元个数、dropout层、批量大小和学习速率6个超参数优化,探究3种优化算法对CNN-BiLSTM-attention月径流预测性能的影响。结果表明:BiLSTM-attention预测误差最大,BiLSTM次之,CNN-BiLSTM-attention组合模型整体预测精度最高;CNN-BiLSTM-attention径流组合模型能有效捕获关键信息和掌握径流时序变化规律,预测径流值与实际值能够较好吻合;FA-SSA优化算法优于GWO和BAO,更能优化CNN-BILSTM-attention的超参数值,并进一步提高该模型的预测精度。 展开更多

关键词 径流量时间序列 卷积神经网络 双向长短期记忆网络 注意力机制 萤火虫改进的麻雀搜索算法

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