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基于投影寻踪和粒子群优化算法的洪水分类研究 总被引:3,自引:0,他引:3
洪水分类实际上是洪水强度大小辨别的优化问题。洪水分类不仅影响着水库的实时调度,而且也影响着洪水灾害危险评估。对利用降水预报进行洪水资源利用的水库来说,洪水分类对水库实时调度规则的建立有着重要的作用。因此,洪水分类是一个重要的理论和实践问题。本文以长江三峡水库代表性水文站——宜昌站为研究对象.基于投影寻踪方法建立了洪水分类的优化模型,并利用粒子群优化算法对所建模型进行求解。结果表明了投影寻踪方法和粒子群优化算法在洪水分类研究中的有效性和合理性. 相似文献
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以三峡水库上游寸滩至万县区间降水预报误差和入库洪水预报误差相应数据为例,在探讨两者统计相关性的基础上,采用Frank、Gumbel、Clayton三种二元Copula连接函数分析了两预报误差的相关结构,以离差平方和最小为准则进行了Copula函数的选择,并与两预报误差独立情况下联合频率分布进行比较和分析。研究结果表明,降水预报误差和洪水预报误差的相关性对其二元联合分布有一定影响,同时,在两预报误差负相关条件下,其联合分布可做简化处理。本文研究结果可为水库预报调度风险管理提供决策参考。 相似文献
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