基于遗传算法的流域退水曲线的研究

针对手绘推求流域退水曲线的不足,本文提出了一种基于遗传算法推求流域退水曲线的优化方法.可方便快捷的推求出较优的流域退水曲线,使得预报值与实测值误差最小;克服了传统绘线法费时、人为性较大的缺点,为流域退水曲线的推求提供了一种新的思路.实例表明,该方法计算速度快,预报精度高,也体现了遗传算法的全局寻优能力.算法也可编译成通用性的操作程序,推广应用于其他流域退水曲线的推求.     

大伙房水库年径流预报方法研究

通过分析大伙房水库所属流域的气候特征,找出合适的预报因子;采用平稳时间序列、逐步线性回归、BP神经网络作为几种典型中长期预报方法的代表,分别对大伙房水库进行年径流预报建模;综合比较三种方法的拟合与检验预报结果,可以得出BP神经网络法是最适合该流域的预报方法.     

桓仁流域汛期旬径流预报方法研究

以桓仁流域为例,分析了我国北方流域汛期各旬不同的来水特点,对以往采用不变预报因子的旬径流预报方法进行了改进。汛期各旬挑选变预报因子,结合多元线性回归方法构建旬径流预报模型。计算结果表明,基于变预报因子的旬径流预报模型,更能反映流域旬径流变化规律,且比不变预报因子的预报精度高,预报效果更理想。