泾河流域径流预报模型研究

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1、分类号：TV121+.2学校代码：10712UDC：556研究生学号：2012050843密级：公开^灶农林t枚大学2015届攻读项士学位研究生学位（毕业）论文泾河流域径流预报模型研究学科专业水文学及水资源研究方向流域水文模拟及水文预报研究生黄巧玲__________指导教师粟晓玲教授完成时间2015年5月中国陕西杨凌研究生学位（毕业）论文的独创性声明本人声明：所呈交的硕士学位（毕业）论文是我个人在导师指导下独立进行的研究工作及取得的研究结果；论文中的研究数据及结果的获得完全符合学校《关于规范西北农林科技大学研究生学术道德的暂行规定》，如果违反此规定，一切后杲与法律责任均由本人

2、承担。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究结果，也不包含其他人和自己本人已获得西北农林科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同事对本研究所做的任何贡献均已在论文的致谢中作了明确的说明并表示了谢意。研究生签名：时间：2WS年6月Z日导师指导研究生学位（毕业）论文的承诺本人承诺：我的硕士研究生_所呈交的硕士学位（毕业）论文是在我指导下独立开展研究工作及取得的研究结果，属于我现岗职务工作的结果，并严格按照学校《关于规范西北农林科技大学研究生学术道德的暂行规定》而获得的研究结果。如果违反学校《关于规范西北农林科

3、技大学研究生学术道德的暂行规定〉〉，我愿接受按学校有关规定的处罚处理并承担相应导师连带责任。导师签名:关于研究生学位（毕业）论文使用授权的说明本学位（毕业）论文的知识产权归属西北农林科技大学。本人同意西北农林科技大学保存或向国家有关部门或机构送交论文的纸质版和电子版，允许论文被查阅和借阅；同意西北农林科技大学将本学位（毕业）论文的全部或部分内容授权汇编录入《中国优秀硕士学位论文全文数据库》进行出版，并享受相关权益。本人保证，在毕业离开（或者工作调离）西北农林科技大学后，发表或者使用本学位（毕业）论文及其相关的工作成果时，将以西北农林科技大学为第一署名单位，否则，愿意按《中华人民

4、共和国著作权法》等有关规定接受处理并承担法律责任。任何收存和保管本论文各种版本的其他单位和个人（包括研究生本人)未经本论文作者的导师同意，不得有对本论文进行复制、修改•发行.出租、改编等侵犯著作权的行为，否则，按违背《中华人民共和国著作权法1等有关规定处理并追究法律责任。(保密的学位论文在保密期限内，不得以任何方文发表、借闻、复印、缩印或扫描复制手段保存、汇编论文）研究生签名：时间：2^6年6月2曰Classificationcode:121+.2Universitycode:10712UDC:556Postgraduatenumber:2012050843Confidenti

5、alitylevel:PublicThesisforMaster’sDegreeNorthwestA＆FUniversityin2015MODELSOFRUNOFFFORECASTINJINGHERIVERBASINMajor:HydrologyandWaterResourcesResearchfield:WatershedHydrologicalSimulationandForcastingNameofPostgraduate:HuangQiao-lingAdviser:Prof.SuXiao-lingDateofsubmission:May2015YanglingShaan

6、xiChina泾河流域径流预报模型研究摘要地表径流受气候、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，准确而及时的径流预报对水资源合理利用以及防汛抗旱工作具有重要的理论意义和实用价值。泾河流域灌溉农业发达，但地表径流年内分布不均，造成农业灌溉在关键期缺水，径流预报可以为流域水资源合理利用及泾惠渠灌区水资源实时调度提供依据。本文基于泾河流域张家山站的多年径流资料，开展月、日尺度的径流预报研究。采用BP神经网络模型、支持向量机回归模型、广义回归神经网络模型和差分自回归移动平均模型四种单项预测模型预报月径流；结合多分辨率分析

7、的小波分析理论，建立了小波神经网络模型、小波支持向量机回归模型、小波广义回归神经网络模型三种组合预测方法；选择均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、确定性系数（DC）以及相关系数（R）四个指标作为模型预测精度的评价标准；采用matlab软件实现模型的率定及验证。比较各种预测方法的精度，优选出适合于张家山站月径流预测的推荐方法，并运用张家山站的推荐月径流组合预测方法来预报日径流。得到如下结果：（1）单项预报模型中，对于检验期较长的BP神经网络模型、支持向量机回归模型和广义人工神经网络