河川徑流量預(yù)測研究.pdf_第1頁
已閱讀1頁,還剩71頁未讀, 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認領(lǐng)

文檔簡介

1、水資源系統(tǒng)是一個大規(guī)模復(fù)雜系統(tǒng),對該系統(tǒng)準確而及時的預(yù)測具有重要的理論意義和工程價值。水資源系統(tǒng)中徑流要素受流域自然地理環(huán)境及人類活動等多種因素影響,其變化特性和規(guī)律錯綜復(fù)雜,表現(xiàn)出隨機性、灰色性、非線性等復(fù)雜特征。
  本文對河川徑流量預(yù)測進行了研究,采用了四種方法對年徑流量的不同特點進行預(yù)測。
  對年徑流量的整體變化趨勢采用小波分析方法。因為小波分析具有時頻局部化特性,可以利用這種“調(diào)焦”性質(zhì)來展現(xiàn)水文水資源時間序列的

2、精細結(jié)構(gòu),為分析其多時間尺度變化及分布和突變點情況提供了一種新途徑。本文用Marr小波函數(shù)所獲得的結(jié)果不僅將水文水資源時間序列的頻率特征在時間域上展現(xiàn)出來,清晰地給出了各種時間尺度(周期)的強弱和分布情況以及突變點,而且能分析出其主要周期。
  對年徑流量豐枯狀態(tài)預(yù)測采用馬爾可夫鏈預(yù)測理論特別是加權(quán)馬氏鏈預(yù)測。利用加權(quán)馬爾可夫鏈預(yù)測方法能達到了充分、合理地利用信息進行預(yù)測的目的。雖然本文有4年數(shù)據(jù)缺失,但利用牛頓差值法補充上數(shù)據(jù)后

3、,利用加權(quán)馬氏鏈預(yù)測仍得到很好的預(yù)測效果,說明加權(quán)馬爾可夫鏈預(yù)測方法充分、合理地利用了數(shù)據(jù)的信息。
  對年徑流量的預(yù)測采用了兩種方法,分別為時間序列分析和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),本文主要用ARIMA模型和三層BP網(wǎng)。ARIMA模型主要利用數(shù)據(jù)間的相關(guān)性來建立模型,根據(jù)數(shù)據(jù)分析建立ARIMA(3,2,1)模型最優(yōu),但預(yù)測效果并不好。因此為了達到好的預(yù)測效果,我們把兩個ARMA模型組合運用建立新的模型,得到較好的預(yù)測效果。三層BP網(wǎng)主要利用L

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論