检索结果-南通市图书馆

水力发电学报 2006年第2期25卷 65-68页

作者：杨道辉马光文刘起方陶春华过夏明四川大学水电学院成都610065

本文介绍了一种全局随机优化算法一粒子群优化算法,并将其用于BP网络模型,对模型参数进行优化来提高模型的收敛速度和精度。最后利用参数优化前后的BP模型进行径流预测,结果表明模型收敛速度和精度明显提高。

关键词：水资源径流预测粒子群算法人工神经网络

WPD-RSO-ESN和SSA-RSO-ESN模型在径流时间序列预测中应用比较

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中国农村水利水电 2022年第2期 61-67,75页

作者：杨琼波崔东文云南省水文水资源局红河分局云南红河661100 云南省文山州水务局云南文山663000

为提高径流时间序列预测精度,提出小波包分解(WPD)与奇异谱分解(SSA)-鼠群优化(RSO)算法-回声状态网络(ESN)相混合的径流时间序列预测方法。分别利用WPD和SSA将非平稳径流时间序列分解为若干子序列,有效降低径流时间序列的复杂性;介绍RS... 详细信息

为提高径流时间序列预测精度,提出小波包分解(WPD)与奇异谱分解(SSA)-鼠群优化(RSO)算法-回声状态网络(ESN)相混合的径流时间序列预测方法。分别利用WPD和SSA将非平稳径流时间序列分解为若干子序列,有效降低径流时间序列的复杂性;介绍RSO算法原理,在不同维度条件下选取6个典型函数对RSO算法进行仿真测试;利用RSO算法对ESN储备池规模、稀疏度等超参数进行优化,建立WPD-RSO-ESN、SSA-RSO-ESN模型,并分别构建WPDRSO-SVM、WPD-ESN、WPD-SVM和SSA-RSO-SVM、SSA-ESN、SSA-SVM作对比分析模型;利用云南省江边街水文站1957-2014年逐月径流时间序列数据对8种模型进行检验及对比分析。结果表明:RSO算法在不同维度条件下均具有较好的寻优精度和全局搜索能力。WPD-RSO-ESN、SSA-RSO-ESN模型对实例后10年120个月月径流时间序列预测的平均绝对百分比误差分别为2.73%、3.90%,预测精度优于同一分解条件下的其他模型。RSO算法能有效优化ESN网络超参数,提高ESN网络的预测性能。WPD对径流时间序列数据的分解效果优于SSA方法。

关键词：径流预测小波包分解奇异谱分析鼠群优化算法回声状态网络仿真测试

混沌时间序列支持向量机模型及其在径流预测中应用

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水科学进展 2008年第1期19卷 116-122页

作者：于国荣夏自强河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室

以重构相空间理论为基础,探讨了混沌时间序列的支持向量机预测模型建模的思路、特点及关键参数的选取。利用饱和关联维数法进行相空间重构,并运用改进小数据量法计算最大Lyapunov指数,对宜昌站月径流时间序列进行混沌特性识别。在运用... 详细信息

以重构相空间理论为基础,探讨了混沌时间序列的支持向量机预测模型建模的思路、特点及关键参数的选取。利用饱和关联维数法进行相空间重构,并运用改进小数据量法计算最大Lyapunov指数,对宜昌站月径流时间序列进行混沌特性识别。在运用混沌时间序列的支持向量机模型对月径流预测的应用中,引入了径向基核函数,简化了非线性问题的求解过程。实例表明,该模型能较好地处理复杂的水文序列,具有较高的泛化能力和很好的预测精度。

关键词：混沌相空间重构水文时间序列支持向量机径向基核函数径流预测

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基于分形插值理论的径流预测探讨

水力发电学报 2008年第4期27卷 20-25页

作者：刘起方马光文刘群英杨道辉四川大学水利水电学院成都610065 四川大学电气信息学院成都610065

基于南桠河冶勒水库月平均径流资料,运用重标极差(R/S)分析方法揭示了径流复杂的非线性特性隐藏下的有序性,即持续性特性。由于持续性区间内径流变化的高度相关性,由此通过组织历史数据建立迭代函数系统,经分形插值方法求取吸引子并在... 详细信息

基于南桠河冶勒水库月平均径流资料,运用重标极差(R/S)分析方法揭示了径流复杂的非线性特性隐藏下的有序性,即持续性特性。由于持续性区间内径流变化的高度相关性,由此通过组织历史数据建立迭代函数系统,经分形插值方法求取吸引子并在吸引子基础上进行延拓,建立了基于分形插值的预测模型。通过实际验证表明,该预测模型取得了较好的结果,满足实际应用要求,并为径流预测提供了新的探索及进一步研究的铺垫。

关键词：水文学径流预测分形插值迭代函数系统 R/S分析

基于VMD-EEMD-CNN-LSTM混合模型的月径流预测

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水利规划与设计 2023年第7期 57-63页

作者：徐冬梅廖安栋王文川华北水利水电大学水资源学院河南郑州450046

针对传统径流预测模型对月径流序列尖峰点预测精度不足的问题,文章提出了一种VMD-EEMD-CNN-LSTM混合预测模型。首先,对原始月径流序列进行变分模态分解(VMD)处理,得到具有有限带宽的本征模态分量(VMF)和较高复杂性的残差项(Res)。然后... 详细信息

针对传统径流预测模型对月径流序列尖峰点预测精度不足的问题,文章提出了一种VMD-EEMD-CNN-LSTM混合预测模型。首先,对原始月径流序列进行变分模态分解(VMD)处理,得到具有有限带宽的本征模态分量(VMF)和较高复杂性的残差项(Res)。然后通过集合经验模态分解(EEMD)对Res进行二次分解,有效挖掘原始径流的隐藏信息。把各分量作为卷积神经网络(CNN)-长短期记忆网络(LSTM)组合预测模型的输入,最后对各预测结果进行叠加重构,得到最终的结果。以乌江流域洪家渡水电站实测月径流数据为例,结果表明:VMD-EEMD-CNN-LSTM模型具有更高的精确度,能有效提高对月径流序列尖峰点的预测精度。

关键词：径流预测二次分解变分模态分解集合经验模态分解 CNN-LSTM模型

黄河流域头潼区间水沙变化归因分析及未来径流侵蚀功率预测

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黄河流域头潼区间水沙变化归因分析及未来径流侵蚀功率预测

作者：杨光西安理工大学

学位级别：硕士

自20世纪80年代以来,黄河水沙变化明显,探明黄河流域水沙变化趋势和机理并对未来黄河流域径流和径流侵蚀功率进行预测,有助于为黄河高质量发展提供理论基础。本研究选取黄河流域侵蚀最为严重的头道拐—潼关区间作为研究对象,首先阐明区... 详细信息

自20世纪80年代以来,黄河水沙变化明显,探明黄河流域水沙变化趋势和机理并对未来黄河流域径流和径流侵蚀功率进行预测,有助于为黄河高质量发展提供理论基础。本研究选取黄河流域侵蚀最为严重的头道拐—潼关区间作为研究对象,首先阐明区间水沙变化趋势和特点并定量分析气候变化和人类活动对黄河流域头潼区间水沙变化的贡献率,其次构建了黄河流域头潼区间SWAT模型并识别、验证了模型敏感性参数以及模型的适用性,进而依据模型输出结果得到黄河流域头潼区间及其三个典型流域的水文过程并归纳了径流侵蚀功率的空间分布规律,最后以选定的未来降水产品和黄河流域头潼区间未来土地利用预测结果,依据SWAT模型输出结果预测了黄河流域头潼区间的未来径流变化过程和径流侵蚀功率空间分布,取得的主要研究成果如下:(1)阐明了黄河流域头潼区间降水和水沙的变化特征,并定量分析了气候变化和人类活动对黄河流域头潼区间水沙变化的贡献率。黄河流域头潼区间的降水量、径流量和输沙量主要集中在6～10月的汛期,且水沙不协调。除黄河流域头潼区间年降水量序列呈现增加趋势外,年径流量和年输沙量序列均呈现下降趋势。气候变化和人类活动对黄河干流潼关站年径流量影响的贡献率分别为1 1%和89%,对黄河干流潼关站年输沙量影响的贡献率分别为4%和96%。因此,人类活动是黄河流域头潼区间水沙变化的主要影响因素。(2)建立了黄河流域头潼区间SWAT模型,并评估了该模型在黄河流域头潼区间径流模拟中的适用性。以收集到的黄河流域头潼区间DEM、土地利用数据、土壤类型数据和气象数据为基础,建立黄河流域头潼区间SWAT模型,并应用SWAT-CUP软件识别敏感参数进行模型的率定与验证。采用决定系数R2和纳什效率系数NS对SWAT模型输出的黄河干流龙门站和潼关站以及渭河干流华县站的月径流过程模拟结果进行评价,评价结果表明:SWAT模型在黄河流域头潼区间的月径流模拟具有适用性,且模拟结果具有较高精度。(3)揭示了黄河流域头潼区间径流侵蚀功率的空间分布规律。基于黄河流域头潼区间的三个典型流域即渭河流域、无定河流域和汾河流域,选取与流域输沙模数具有显著相关关系的径流侵蚀功率,得到了基于SWAT模型的能够反映流域出口断面以上总产沙过程的径流侵蚀功率和反映子流域内坡面产沙过程的子流域径流侵蚀功率模拟输出结果,并揭示了它们的空间分布规律:1)流域支流的径流侵蚀功率往往大于干流,且在河流交汇后的径流侵蚀功率模拟值小于河网交汇前两个河流径流侵蚀功率模拟值之和;2)子流域径流侵蚀功率与该子流域的年径流深具有极显著的幂函数关系,子流域径流侵蚀功率与该流域年径流深具有相同的空间分布规律,植被较差流域的径流侵蚀功率较大。(4)预测了黄河流域头潼区间未来径流变化趋势。选取CMIP5模型HadGEm3-RA模式下的RCP8.5情景作为黄河流域头潼区间未来降水数据,并依据CA-Markov模型模拟得到的黄河流域头潼区间2030、2040和2050年土地利用数据作为黄河流域头潼区间未来土地利用数据。基于构建的SWAT模型开展了黄河流域头潼区间未来径流过程预测。选取黄河干流潼关站和渭河干流华县站年径流量作为分析对象,分析结果表明在未来情境下两站的年径流量序列均呈增加趋势,而且年径流量预测值均大于历史实测年径流量。分时期分析结果表明,2020～2030年期间潼关站和华县站的年径流量序列均处于迅速下降趋势;2031～2040年期间的潼关站和华县站的年径流量序列也处于下降趋势,但多年平均下降幅度放缓;2041～2050年期间潼关站和华县站的年径流量序列均呈明显上升趋势。流域径流侵蚀功率预测结果表明,2020～2050年期间黄河流域头潼区间三个典型流域的多年平均径流侵蚀功率预测结果总体呈现下降趋势,但个别流域出现上升趋势;为了减少水土流失,未来黄河流域头潼区间水土保持工作应聚焦区域北部的大黑河流域以及无定河流域北部和汾河流域中部。

关键词：水沙变化 SWAT模型径流模拟径流预测径流侵蚀功率

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基于惩罚加权支持向量机回归的径流预测模型

水力发电学报 2012年第6期31卷 35-38,43页

作者：卫太祥马光文黄炜斌四川大学水利水电学院成都610065

径流预测是水文科学研究的重要内容。针对径流时间序列的特性,本文尝试建立了一种惩罚加权支持向量机回归的径流预测模型。通过与BP神经网络和标准支持向量机的结果进行比较,表明该模型预测精度更高,可以用于河川径流的中长期预测。

关键词：水文学径流预测惩罚系数惩罚加权支持向量机

基于EMD-FBI-ELM模型的径流预测研究

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人民珠江 2022年第6期43卷 94-100,107页

作者：张亚杰崔东文云南省玉溪市易门县水利局云南玉溪651100 云南省文山州水务局云南文山663000

为提高径流预测精度,提出基于经验模态分解(EMD)和法务侦查(FBI)算法、极限学习机(ELM)相融合的径流预测方法。首先采用EMD将径流序列数据分解成多个更具规律的分量序列,基于自相关函数法(AFM)、虚假最邻近法(FNN)对每个分量序列进行相... 详细信息

为提高径流预测精度,提出基于经验模态分解(EMD)和法务侦查(FBI)算法、极限学习机(ELM)相融合的径流预测方法。首先采用EMD将径流序列数据分解成多个更具规律的分量序列,基于自相关函数法(AFM)、虚假最邻近法(FNN)对每个分量序列进行相空间重构;其次利用FBI算法优化ELM输入层权值和隐含层偏值,建立EMD-FBI-ELM径流预测模型,并构建EMD-FBI-SVM、FBI-ELM、FBI-SVM作对比预测模型;最后通过云南省姑老河水文站年径流预测实例对EMD-FBI-ELM、EMD-FBI-SVM、FBI-ELM、FBI-SVM模型进行验证分析。结果表明:EMD-FBI-ELM模型对实例年径流预测的平均相对误差为3.97%,平均相对误差较EMD-FBI-SVM、FBI-ELM、FBI-SVM模型的预测结果分别降低了53.9%、81.7%、86.5%,具有较好的预测效果。EMD-FBI-ELM模型用于径流预测是可行的,模型及优化方法可为相关预测研究提供参考。

关键词：径流预测经验模态分解极限学习机法务侦查算法相空间重构

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气候变化下叶尔羌河源流区径流预测研究

水利规划与设计 2022年第7期 31-37,80页

作者：王旭任强任才阿不都艾尼·阿不力孜龙爱华新疆水利水电规划设计管理局新疆乌鲁木齐830000 石河子大学水利建筑工程学院新疆石河子832003 中国水利水电科学研究院北京100038 新疆维吾尔自治区阿克陶县水利局新疆阿克陶县845550

为了探明气候变化下叶尔羌河径流演变的趋势,积极应对径流量变化可能为当地带来的影响,基于SWAT分布式水文模型,选用CMIP5数据集建立未来时段的全球气候模式,对研究区2020—2100年径流进行模拟预测。结果表明:SWAT模型在研究区适用性良... 详细信息

为了探明气候变化下叶尔羌河径流演变的趋势,积极应对径流量变化可能为当地带来的影响,基于SWAT分布式水文模型,选用CMIP5数据集建立未来时段的全球气候模式,对研究区2020—2100年径流进行模拟预测。结果表明:SWAT模型在研究区适用性良好;在不同CO_(2)浓度路径下,卡群站在未来80年年径流量均值分别为204.37、203.67、202.63m^(3)/s,相比历史基准期分别减少了0.21%、0.55%、1.06%,且在RCP 4.5/8.5情景下年径流量呈现显著减小的趋势。研究结果可为流域水资源科学管理提供依据与参考。

关键词：径流预测 CMIP5 SWAT模型径流变化叶尔羌河流域

基于改进的回归支持向量机模型及其在年径流预测中的应用

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水力发电学报 2015年第2期34卷 7-14页

作者：崔东文金波云南省文山州水务局云南文山663000

针对回归支持向量机(SVR)惩罚因子C和核函数参数g的选取对模型性能有着关键性影响以及在实际应用中存在参数选取等困难,提出基于启发式算法的PSO-SVR和GA-SVR年径流预测模型,以云南省落却站年径流预测为例进行实例研究。首先,利用SPSS... 详细信息

针对回归支持向量机(SVR)惩罚因子C和核函数参数g的选取对模型性能有着关键性影响以及在实际应用中存在参数选取等困难,提出基于启发式算法的PSO-SVR和GA-SVR年径流预测模型,以云南省落却站年径流预测为例进行实例研究。首先,利用SPSS软件选取年径流影响因子,确定输入向量;其次,基于粒子群算法(PSO)、遗传算法(GA)基本原理,采用PSO、GA优化SVR惩罚因子C和核函数参数g,构建PSO-SVR和GA-SVR多元变量年径流预测模型,并构建基于网格划分(GS)与交叉验证(CV)算法相结合的GS-SVR模型作为对比模型。最后,利用所构建的模型对实例进行预测分析。结果表明:PSO-SVR和GA-SVR模型对实例后16年年径流预测(随机5次平均)的平均相对误差绝对值分别为2.53%、2.79%,最大相对误差绝对值分别为7.11%、6.64%,平均绝对误差分别为0.1394、0.1527,预测精度和泛化能力均优于GS-SVR模型,表明PSO和GA能有效对SVR惩罚因子C和核函数参数g进行优化。PSO-SVR和GA-SVR模型具有预测精度高、泛化能力强以及稳健性能好等特点。相对而言,PSO-SVR模型性能略优于GA-SVR模型。

关键词：粒子群算法遗传算法回归支持向量机径流预测