中长期径流预报模型与方法综合应用研究

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时间:2019-03-15

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1、犬il裡;大學DALIANUNIVERSITYOFTECHNOLOGY工暇li士室位文MASTERALDISSERTATION_中长期径流预拫模型与方法综合应用研究工程领域’作者姓名EMM指导教师———I—麓―副教授56答辩日期^2.aL_^^iQ_H专业学位硕士学位论文中长期径流预报模型与方法综合应用研究Reo-and-ermsearchonModelsfMidLongTRunoffForecastinandIn

2、teratedalicationggpp作者姓名:狄源硕工程领域:水利工程学号:31306082指导教师:何斌副教授完成日期:2015年5月大遠理工大摩DalianUniversityofTechnology大连理工大学学位论文独创性声明作者郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下进行研究工作所取得的成果。尽我所知,除文中已经注明引用内容和致谢的地方外,本论文不包含其他个人或集体已经发表的研究成果,也不包含其他已申请学位或其他用途使用

3、过的一辟果。与我同工作的同志对本研究所做的贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。I若有不实之处,本人愿意承担相关法律责任。学位论文题目:如摘板桟银务另本線令兔:>作者签名、地>/■^/g;如才”日期:年月日大连理工大学专业学位硕士学位论文摘要鉴于中长期径流预报具有预见期长的特点,正确和及时的中长期径流预报对于水库调控和兴利调度具有重大意义。由于水文要素的长期变化规律十分复杂,且受客观认知能力和科学技术水平的限制,目前虽然有许多中长期径流预报模型和方法,但是其

4、预报“精度尚不能满足生产部门的需求。大量研究发现,现有的各种模型不可能适用于所有流域,因此通过分析模型的适用条件,根据流域特征和径流来水过程特点来选择模型并进行径流中长期预报更具有工程实践意义。本文在综述国内外中长期径流预报模型与方法的理论研宄与实践的基础上,简要总结了各种模型的优缺点及适用条件,并选取几种常用的模型与方法进行实例应用研宄,并对模型的适用性进行了探讨,为工程实例选取适合的中长期径流预报模型提供了有价值的参考依据。主要研究成果如下:(1)分析研宄了当前国内外三类中长

5、期径流预报模型与方法:物理成因分析法、数理统计法和人工智能方法,,总结目前常用模型的优缺点及适用条件为模型选取提供基本依据。(2)利用常用的时间序列分析方法中ARMA模型对桓仁水库及碧流河水库不同时段径流、松华规水库枯季径流,、汤河水库枯季径流进行预报。首先对时间序列进行平稳性检验及处理,然后,运用SPSS进行模型识别、参数估计、模型检验,进行ARMA模型预测。研究结果表明,该模型对于相对平稳的波动较小的水文过程效果较为理想,一例如松华现水库枯季径流及汤河水库枯季径流,具有定的推广意义

6、。(3)利用能够描述人的经验与知识的模糊识别方法对大伙房水库、寝窝水库及于桥水库的年径流量进行预报。首先,确定水文序列的演变周期,在此基础上寻找待预报点所在周期的贴近周期然后,建立模糊识别模型,依据贴近周期的水文要素值及变化;的趋势来进行中长期预报,。研究结果表明此模型对于周期性比较明显的水文过程效果较为理想,例如对于具有周期性的大伙房水库年径流和葰窝水库年径流,具有重要的参考价值。(4)利用BP神经网络模型对碧流河水库汛期径流量及大伙房年径流量进行预报。首先,为确保模型可操作和可

7、推广应用,以74项环流特征量为基础资料,选取比较容易获得且为主要的水文气象要素作为模型因子;然后,运用JAVA建立神经网络模型进行中长期预报,。研究结果表明,由于碧流河流域属于海洋性气候,气候敏感区域故所选的因子更有密切的物理联系,,其预报结果精度更为理想模型更为可靠。--I中长期径流预报模型与方法综合应用研究(5)通过本文对几种常用中长径流预报模型适用性的应用研宄,为预报精度较为理想的实际工程的中长期预报提供了依据,同时也为与其有相似特征水文过程的流域的一中长期径流预报提供

8、了定的参考价值。关键词:中长期径流预报;时间序列分析;模糊识别方法;BP神经网络;综合应用--II大连理工大学专业学位硕士学位论文-Researchdelsf-onMooMidandLongTermRunoffForecastingandIntegratedapplicationAbstractenheon-erecas

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