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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
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