人工神经网络模型在渭河下游洪水预报中的应用

通过对渭河下游站点的时间序列及空间分布的分析,确定出影响华县站流量的时间和空间信息,并将其引入神经网络模型;采用典型的BP神经网络,重点对网络的隐含层节点数、训练次数和学习率进行分析,构建了渭河下游华县断面流量预报的人工神经网络模型;并采用RMSE、NSC和相关系数 R作为模型效果评定标准,将其与传统多元统计回归模型进行了对比。结果表明,所建的BP神经网络模型较多元统计回归模型的预报效果有显著的提高。     

BP神经网络洪水预报模型在洪水预报系统中的应用

采用相关分析法,在区域降水、观测断面流量(或水位)因子中识别出影响预报断面径流过程的主要变量,在多个观测断面的数据均为流量情况下,采用基于时延组合的合成流量为影响预报断面径流过程的变量,采用自相关分析法,识别出影响预报断面径流过程的前期流量(或水位),以这些变量为BP神经网络模型的输入,以预报断面的流量(或水位)为模型的输出,在BP神经网络隐层节点数自动优选的基础上,构建了基于BP神经网络的洪水预报模型。将模型载入中国洪水预报系统中,应用结果表明:模型在历史洪水训练样本具有一定代表性的情况下,可获得较高的预报精度。     

基于多模式降水集成的陆气耦合洪水预报

针对基于单模式陆气耦合模型在洪水预报中存在的不确定性问题,利用三种数值天气预报模式MC2、GEM与T213开展基于多模式降水集成的陆气耦合洪水预报研究。通过淮河流域2007～2009年3场暴雨洪水验证表明:基于多模式降水集成的陆气耦合洪水预报可以有效地减小不确定性、提高精度和稳定性;但基于多模式降水集成的陆气耦合洪水预报对小尺度局地强降水仍存在较大的不确定性,今后需对此展开进一步的研究,以给出更加稳定、可靠的洪水预报结果。     

基于降尺度降雨的洪水预报预警体系的创建

为了减少洪水对生命和财产造成的危害,构建合适的洪水预报预警体系具有重要的现实意义。本文结合NWP输出的降尺度降雨构建了短期洪水预报体系。所提出的降尺度方法对NWP输出值进行了校正,以便在人工神经网络的校准阶段使用,然后,将降尺度降雨参数作为径流预报的超级水箱模型的输入值。根据预测提前期对模型不确定性进行量化,最终将预测结果整合到现有的洪水预警警报级别中。结果表明,基于神经网络降尺度降雨的洪水预报优于多元线性回归方法。尽管随着预测提前期的增加,模型不确定性呈增加趋势,但仍可以对长达18小时的提前期做出可靠预测。     

山东省洪水预报方案编制及洪水作业预报探讨

山东省洪水预报方案编制及洪水作业预报探讨杨罗（山东省水文总站）一、编制洪水预报方案有关问题的探讨洪水预报方案（以下简称方案）是进行洪水作业预报的基本依据。如何编制科学合理且具有较高实用价值的洪水预报方案，是水情预报人员的一项重要任务。现就笔者参加我省...     

实时洪水预报方法综述

实时洪水预报方法综述杨小柳（中国水利水电科学研究院）引言历经半个世纪的发展，见诸文献的实时洪水预报方法多不胜数。本文依据现有方法的特点，将它们划分成不同的流派。这些流派分别在实时洪水预报技术发展的不同时期起到过重要作用，都具有自身的理论和技术特点；在...     

漳河水库的洪水预报调度

漳河水库的洪水预报调度杨常武林善钿赵金河陈崇德（湖北省水利厅）（湖北省漳河工程管理局）漳河水库位于长江中游北岸一级支流沮漳河的东支，是以灌溉为主，兼有防洪、城市供水、发电、水产、航运、旅游等综合效益的大型水利工程。该工程主要由观音寺水库与鸡公尖水库组...     

丰满水库洪水预报方案

丰满水库洪水预报方案王永峰，刘霆（吉林丰满发电厂）１基本情况丰满水库（又称松花湖）位于吉林市东南２０ｋｍ处的松花江上，流域面积为４２５００ｋｍ‘，分三个区：一区为丰蓄区，二区为五道沟区，三区为红石区。三区在白山、红石两水库建成后，受人工调节影响，红石...     

黄山市洪水预报预警系统

介绍了黄山市洪水预报预警系统的结构、各个子系统的功能、作用及特点。该系统在１９９７～１９９９年洪水期间,做支了预报准确、舆及时,为防汛抢险提供了科学的决策依据,取得了较好的社会效益和经济效益,为中小城市的洪水预报预警系统建设提供了较好的思路。     

多层递阶方法在洪水预报中的应用

阐述了用多层递阶方法进行洪水预报的基本原理和方法。以浙江省金华站为例,建立了该站年最大洪峰流量的多层递阶自回归预报模型,预报值与实测值吻合较好。该模型通过与三阶自回归预报模型进行比较,前者的预报精度优于后者。     

三种基于神经网络的洪水实时预报方案的比较研究

在总结神经网络应用的基础上,归纳了3种基于神经网络的洪水实时预报方案。第一种是神经网络水文模型的模拟模式加模拟误差的自回归校正模型,第二种是权重系数固定的神经网络实时预报方案,第三种是权重系数自动更新的神经网络实时预报方案。采用10个不同流域的日流量资料对这3种方案进行率定和校核。比较这3种方案的实时预报精度。结果发现,第三种方案不仅预报精度要高于其他两种方案,而且比第一种方案少了一个自回归校正模型,结构简洁。本文建议采用第三种洪水实时预报方案。     

径流预报的模糊神经网络方法

径流预报是水资源系统优化调度的重要因素。探讨了神经网络及模糊模式识别的部分理论,在通常的神经网络预报模型及模糊模式识别预报模型的基础上提出了一种模糊模式识别神经网络预报模型及其相应算法,加强了系统的知识表达能力,使预报结果更为可信。通过实例计算,验证了模型的可行性以及所给算法对模型训练的有效性,从而为径流预报提供了一种新方法。     

应用人工神经网络BP模型预测乌江流域年平均含沙量

引入人工神经网络BP模型对流域产沙进行了定量预测。根据石坝子水文站断面以上乌江流域的土壤、地质、地貌在一定时间范围内具有相当稳定的特性，选取植被覆盖率、年降雨量、年平均流量和年汛期径流量共4个代表植被、气候和水流特性的主要因子对流域年平均含沙量进行了建模预测。优化得出的BP网络模型不仅拟合精度高，而且预测效果好，这为泥沙方面的定量研究提供了一条新的途径，也为石坝子水文站停测泥沙测验项目提供了科学依据。     

黄河中游汛期水沙联合分布模型及其应用

为在宏观上对黄河中游水沙运动的变化规律从随机过程的角度予以揭示,以黄河中游潼关水文站1952-1998年期间流量超过6 000m3/s的次洪过程中的洪峰流量和相应的沙峰含沙量系列为基础,运用Copula函数方法构建了黄河中游汛期水沙联合分布模型并对其应用进行了探讨.结果表明:在水沙丰枯同步频率中,同丰的频率略大于同枯的...     

神经网络理论在河道洪水预报中的应用

本文将神经网络用于松花江干流河道汇流计算和河道洪峰水位的预报.对各种转移函数的效果进行了比较,线性函数和双正切函的精度较好超过传统的马斯京根法,其中线性转移函数最好,说明对于大江大河线性转移函数最好.由上游断面洪峰水位预报下游断面洪峰水位也取得了良好的效果.     

人工神经网络在识别浅覆盖区地质体中的应用

利用水系沉积物资料识别浅覆盖区地质体,对于提高区域地质填图质量具有重要意义。神经网络为解决此问题提供了新的途径。依据浅覆盖区基岩和其对应的水系沉积物在化学成分上的继承关系,以内蒙古四子王旗浅覆盖区为例,阐述了运用BP神经网络模式识别地质体的原理和方法,并识别出了化学成分相近的浅覆盖层下地质体。该方法可广泛应用于浅覆盖区地质填图。     

基于神经网络理论的河道水情预报模型

河道水流运动过程特别是洪水演进过程是一个复杂的非线性动力学过程,鉴于神经网络具有很强的处理大规模复杂非线性动力学系统的能力,本文将神经网络理论用于河道水情预报的研究,以期识别水流运动变化过程与其影响因子之间的复杂非线性关系,为河道水情预报提供了一条新的途径。在此基础上建立了螺山站洪水预报的非线性动力学模型,通过分析研究得出近年来特别是1998年长江中游出现的小流量高水位现象与螺山汉口河段累计淤积有关并得到螺山站水位变化与河床淤积之间的定量关系。     

神经网络综合模型预测龙江河流域汛期旱涝

应用龙江河流域金城江站水文资料、500hPa月平均环流指数、海温、太阳黑子和单站气象要素等资料,应用差值资料通过方差周期、多元线性回归和逐步回归分析得到的预测值,再经过神经网络综合模型进行分析,最后进行预测试验。结果表明,神经网络综合模型在龙江河流域旱涝天气预测中效果显著,可应用于业务预测。     

巷道围岩参数的人工神经网络预测

应用人工智能方法解决地下工程问题,提出了预测巷道围岩参数的人工神经网络预测法,构造了预测围岩参数的神经网络模型。预测结果证明,该模型具有很高的预测精度。提出的方法有一定的实用价值和参考价值。