基于多层递阶方法的边坡位移预测

提出采用多层建模法预报边坡位移。该方法把动态系统的状态(或输出)预报问题分为系统的时变参数预报和在此基础上对系统的状态(或输出)预报两部分,可充分考虑被预报系统的时变特性。给出了多层递阶的建模和预报方法。工程实例表明该方法有较好的预测精度和实用价值。     

考虑路基侧向变形的沉降双线性预测模型

考虑路基侧向变形的影响,提出采用双线性模型预测沉降。预测模型包含时序自回归项、线性回归项和双线性项三部分。为了研究模型参数的时变特性,将沉降预测分为模型参数的预测和在此基础上的沉降预测。采用多层递阶方法计算模型的时变参数,进一步分析参数序列的变化趋势,计算后续时段的参数预测值,并以此进行沉降预测。实例分析表明,双线性动态预测模型能很好地反映路基的沉降特性,具有较高的预测精度和实用价值。     

京津唐地区水资源大系统供水规划和调度优化的递阶模型

应用大系统递阶分析的原理和方法,针对京津唐地区水资源大系统供水规划和调度问题,建立了京津唐地区水资源大系统供水规划和调度优化三级递阶模型和三层递阶模拟模型.提出模拟技术和优化方法相结合的求解方法,并应用该模型对2000、2020水平年近40个组合方案进行运算,对其中较好的20个方案运用所建立的京津唐水资源规划决策支持系统进行多目标综合评价和按优排序,并提出了具体建议.     

堆叠集成模型径流预报效果的影响因素研究

为了研究堆叠集成模型预报效果的可能影响因素,以安墩水流域为例,选择支持向量回归、多元线性回归、长短期记忆神经网络、前馈神经网络、梯度提升回归树、自回归积分滑动平均模型以及自适应增强算法作为基学习器,选择多元线性回归、支持向量回归、多层感知机作为元学习器,建立多个堆叠集成模型,并基于平均绝对误差、均方根误差、纳什效率系数构建综合评价指标,对各集成模型的预报效果进行了对比分析。研究表明,堆叠集成模型的预测效果与基学习器的数量无关,与基学习器的质量呈正相关关系。此外,不同的元学习器选择也会对堆叠集成模型的预测效果产生影响。该研究可为利用堆叠集成模型进行径流预报提供科学指导。     

基于多层递阶和回归分析的单一水位流量关系曲线高水延长方法

测站的水位流量关系由于受到多种因素的影响,没有固定的曲线线型,使得水位流量关系曲线的延长变得较为困难。多层递阶方法将预测系统视为动态系统,具有跟踪系统时变参数的特性,但没能考虑高相关影响因子的重要性。回归分析考虑到了高相关影响因子的重要性,但由于采用定常参数建模,不能反映动态系统时变参数的特性。将多层递阶方法和回归分析方法结合起来,用于单一水位流量关系曲线的高水延长。方法克服了传统的单一水位流量关系曲线高水延长时线型的需要选择、精度难以控制、效率低和不易程序化等缺点,为单一水位流量关系曲线的高水延长提供了一种新途径。     

南水北调中线工程水量优化调度研究

针对南水北调中线工程供水系统的特点,应用大系统递阶分析的原理和方法,建立了三层递阶水量优化调度模型.采用模拟技术与优化技术相结合的途径,求解出满足系统整体供水目标下供水区水库的优化调度图,结果可为工程未来运行提供科学依据.     

数据驱动模型在渭河流域来水预报中的开发和应用研究

现有的水文预报方法分为过程驱动模型方法和数据驱动模型方法两大类,近年来随着水文数据获取能力和计算能力的发展,数据驱动模型在水文预报中受到了广泛的关注,回归模型、神经网络模型均属此类.本文首先采用距离平方反比与泰森多边形相结合的方法,由雨量站观测到的降水量求得渭河流域各四级区的降水量,然后采用自回归模型结合年～月～旬逐级修正的方法对渭河流域10个四级区进行降水预报,采用降水～气温～径流多元线性回归模型对渭河流域28个水库进行径流预报,取得了较好的效果.     

自回归总径流线性响应模型在洪水预报中的应用

采用自回归总径流线性响应(ATLR)模型建立淮河王家坝站洪水预报方案和海河流域南运河水系洪水预报调度方案.自回归TLR模型与TLR模型加误差自回归实时校正模型的结构相同,但前者计算简捷,预报精度也有所提高.     

石家庄地区水资源利用与经济发展协调模型研究

运用大系统递阶优化控制理论对石家庄地区水资源开发利用与经济发展协调管理问题进行分析和研究,提出该地区水资源开发利用与经济发展协调管理的三级递阶模型;探讨了模型系统优化识别问题和系统协调管理模式及其优化方法。通过数字仿真、灵敏度分析,说明模型运行结果准确可靠,可作为管理部门决策的依据。     

洪水预报自回归实时校正多步外延方法研究

自回归模型在洪水预报实时校正中应用广泛。针对自回归模型进行连续多时段校正时中间误差系列缺失问题,提出一种基于历史洪水预报误差系列的样本重组自回归外延方法,以淮河流域王家坝断面为背景,选用洪量相对误差、洪峰相对误差、峰滞时间和确定性系数四个指标开展校正效果评估,并与时程递推外延方法对比。结果表明:样本重组外延方法可以提升洪水预报精度,延长洪水预报有效预见期,特别在降低洪量误差和提高洪水过程的拟合精度上优势更为显著。同时,该方法泛化能力较强,具有实用价值。     

考虑时变影响的拱坝坝肩空间变形场预测

坝肩变形是拱坝坝肩稳定状态的综合反映,在运行期呈小变形变化,监测点测值在空间上具有连续性,同时影响拱坝坝肩变形的各种因素具有时变性。通过融合统计回归和多层递阶方法的特点,建立了反映变形场空间和时变特性的空间时变分析模型。实例分析表明,该模型实用有效,预测精度高。考虑时变影响可以提高拱坝坝肩空间变形场的预测能力,对监控拱坝坝肩的实际工作状况有重要意义。     

基于长自回归残差法的时序分析在大坝变形监测与预报中的应用

本文主要研究了时间序列分析在大坝变形监测与预报中的应用。突出分析了ARMA模型的优点。分别利用最小二乘估计法和长自回归模型残差法进行坝体形变的分析和预报;通过对不同阶数ARMA模型在实际应用中的比较分析,确定出一种精度相对高、原理简单的方法进行建模,从而进行形变的分析和预报。     

地下水动态预报的多层递阶组合模型

地下水系统是一个复杂的随机系统,降水、灌溉等可视为系统的输入,而地下水位则可视作系统的输出。地下水位是一随机动态数据序列,在年际间具有明显的周期性变化。基于此,提出了一种用于描述和分析具有周期性变化的时间序列的新的组合模型一多层梯阶组合模型,该模型是由多层梯阶模型及自回归滑动平均(ARMA)模型构成。在建模中,将原序列分解为年均值、年度变幅和残差三个子序列。针对前两个子序列的时变特征,可采用多层梯阶模型进行模拟,残差序列则可用ARMA模型描述。本文采用这种新的组合模型对区域地下水位动态进行了预报,结果表明预测效果较好。     

松散地层钻孔涌水量预报方法研究

本文在讨论岩土饱和度与视电阻率关系的基础上,采用数理统计方法对天水盆地20口井的钻孔涌水量和视电阻率数据进行分析,建立了该地区松散层钻孔涌水量预报回归模型.选用一眼供水井实测数据对预报回归模型进行检验,实际涌水量与模拟值比较,两者相对误差为8.9%;进而采用该回归模型对其它供水井涌水量进行了预报,实际涌水量与预报值相比较,相对误差分别为7.0%、29.5%.结果表明,在河谷潜水井施工中,所建立的涌水量预报回归模型可在成井、抽水前预先估算钻孔涌水量,为地质与钻探决策提供了一定科学依据.     

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。     

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。     

区域水规划方案多属性递阶群决策

区域水资源规划方案的优选过程通常是一个多属性、群决策过程。在对该领域研究现状综述的基础上,提出了多属性递阶群决策的概念,建立了6类数据的灰类白化函数,构建了包括基层A、专家层B和高级管理层C的3层群决策模型,并给出了具体的算法步骤,在EXCEL上编制了通用程序。实例计算结果表明,该模型真实地反映了水资源规划方案优选的过程,结论合理,求解思路清晰。     

非平稳时序模型在地下水动态预报中的可行性分析

以陕西省宝鸡峡灌区一典型井的水位埋深数据为资料,运用回归分析,傅立叶级数频谱分析及自回归模型分析等方法,建立地下水埋深的非平稳时序模型。采用该模型对该典型井未来水位埋深进行预测,将预测结果与实测数据进行对比。分析该模型的预测精度及其误差来源,阐述其应用于地下水动态预报的可行性,从而对如何提高该模型预测精度提出建议。     

改进ARX模型在襄阳站年径流序列预测中的应用

在气候变化和人类活动的影响下,我国部分流域的年径流过程表现出了复杂性波动,常规的统计分析预测模型都有其一定的局限性。多因子自回归模型(ARX模型)可以较高精度地对具有复杂性波动的系统进行模拟。以受人类活动影响和气候变化影响较为显著的汉江流域的襄阳站为研究对象,采用改进后的ARX模型对襄阳站1960~2002的年径流过程进行了模拟,并与多种常用的统计分析方法进行了比较,验证了ARX模型在模拟具有突变性的年径流过程的良好性能。根据所率定模型对襄阳站2003~2012年的年径流进行了预测,预报合格率达到90%,说明了ARX模型在中长期径流预报中较好的适用性。     

基于时间序列分析法的滑坡变形特征研究

应用时间序列分析方法建立滑坡位移ARIMA预报模型。采用差分平稳,自回归AR模型和移动平均MA模型对滑坡位移进行预测,得到了该滑坡监测点TP1的预报模型为ARIMA(2,2,1),然后分析对比实测与预测位移–时间曲线之间的关系。计算结果能够较好地体现出滑坡在外界诱发因素作用下位移的发展变化趋势,说明所建滑坡位移预测预报模型效果较好,在滑坡位移预测中是有效可行的。