基于主成分分析的农业旱灾等级区划研究

旱灾是制约一个地区经济发展的主要因素之一,旱灾的等级区划又是农业抗旱能力综合评价的基础,目前对旱灾等级区划的方法比较主观且单一化.笔者在分析主成分分析法的基础上,建立了基于主成分分析的农业综合干旱及旱灾区划模型,并将其应用于东北四个地区的农业旱灾区划,评价出了四个地区的区划等级都属于中度脆弱区.用层次分析法的评价结果与之相比较,两种评价结果一致,且与实际情况相符,表明主成分分析法是一种有效的区划农业干旱及旱灾的方法.

电站引水损失对厂内优化运行设计的影响分析

为了使小型水电站厂内优化运行计算的结果更趋准确、合理,对具有复杂引水系统的小型水电站引水损失情况进行了分析。通过实例说明,选择不同的开机组合,机组段引水系统水头损失有可能存在较大的差异,在求解厂内优化运行问题时,不宜简化或忽略;并相应给出了适用于这类情况的小型水电站求解厂内优化运行问题的一般方法。

基于ANFIS的水质评价模型及其应用

在分析以往水质综合评价方法优缺点的基础上,采用自适应神经模糊推理系统(Adaptive Neural FuzzyInference System,ANFIS)建立了水质综合评价模型。以MATLAB为工具,以某市7个水质观测点为实例进行研究,并将评价结果和人工神经网络法、灰色聚类法及地图重叠法的结果进行分析比较。结果表明:该模型具有计算速度快,评价结果客观、合理、稳定等特点,能够有效的应用于水质综合评价。

基于集对分析的旱情综合评价模型研究

综合考虑气象干旱、水文干旱、农业干旱、社会经济干旱等情况,选取水库蓄水距平百分率、地下水埋深、土壤含水量、降水量距平百分率等作为旱情评价的指标,将旱情分为不旱、轻度干旱、中度干旱、严重干旱、特大干旱5个等级,建立了基于集对分析的旱情综合评价模型。从山东省42 a的实测资料中随机挑选7 a资料,对历史旱情进行了综合评价。结果表明:基于集对分析的旱情综合评价结果与模糊综合评价结果基本一致,且与实际情况相符,说明该方法在旱情评价方面具有合理性和可行性。

基于ANFIS的水库年径流预报

水库年径流预报是充分利用水资源、真正实现水库优化运行、发挥电站经济效益的有力手段和重要环节。本文在分析以往年径流预报方法优缺点的基础上,采用自适应神经模糊推理系统(adaptive neural fuzzy inference system,ANFIS)建立了年径流预报模型,并将其应用到某水库年径流预报中。实例结果表明,与回归分析法、BP神经网络法、改进的Elman神经网络相比较,该方法计算速度快、泛化能力强、预报精度高,能够有效地应用于水库年径流预报。

基于小波分析的支持向量机径流预测模型及应用

针对径流年内、年际变化幅度大、单一方法难以预测的特点,提出基于小波分析的支持向量机径流预测模型。该模型从时频分析角度出发,把月径流序列分解成不同的频率成分,分别采用支持向量机进行预测。以淮河支流沙河上游某水库月径流预测为研究实例,得出了较满意的预测结果。通过与其它方法预测结果的对比分析,验证了模型的有效性,为径流预测提供了一条新途径。

基于PSO的非线性马斯京根模型参数率定新方法

针对目前马斯京根河道洪水演进模型参数率定中所存在的线性化、求解复杂、精度差等问题,本文提出了一种基于粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法的非线性马斯京根模型参数率定新方法,并将其应用于称钩弯—临清段洪水演进计算中.通过与PSO线性模型、最小二乘法线性模型参数率定法洪水演算结果的对比分析,发现基于PSO算法的非线性模型精度高于两种线性模型,1960、1961和1964年三场典型洪水误差平方和分别减小了0.9%、6.2%和1.6%,表明基于PSO的非线性马斯京根模型参数率定结果更接近实际洪水的演进过程.

基于小波-ANFIS的水库月径流预报模型

根据径流变化特性,提出一种基于小波-ANFIS的水库月径流组合预报模型。利用Mallat算法对月径流序列进行多尺度分解,得到对应尺度下的低频信号和高频信号,分别对这两种信号建立了ANFIS模型进行预报,将各模型预报结果叠加作为原径流的预报值。该模型用于淮河支流沙河上游年月径流变化幅度较大的昭平台水库月径流预报中,结果表明所建模型能够较好地预报原始信号的趋势,预报精度比单一ANFIS预报模型有较大改善,但仍有待提高。对导致这一现象的主要原因进行了分析,并对模型的改进提出了合理化建议。

粒子群优化算法在水库调度中的应用分析

寻求水库最优调度轨迹过程线是水库优化调度中的经典、难点问题.本文在分析以往水库优化调度模型优缺点的基础上,提出了基于粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,简称PSO)的水库优化调度模型,并通过引入罚函数解决强约束问题.以某综合利用水库优化调度为实例进行研究,并与动态规划模型计算结果进行对比分析.结果表明:粒子群优化算法原理简单,易于编程实现,而且占用计算机内存小,计算速度快,适用于年内水库优化调度规则的确定.

水资源配置方案综合评价的多层模糊物元模型

基于水资源合理配置方案具有多目标性和模糊不相容性的特点,从社会、经济、生态环境和水资源利用4个方面提出了水资源合理配置指标体系,建立了基于欧氏贴近度的水资源配置方案综合评价的多层模糊物元模型,并将此评价模型及指标体系应用到武嘉灌区水资源配置方案评价中,最终选出了社会、经济、生态协调发展的水资源合理配置方案,该方案符合武嘉灌区的实际情况,且与其他评价模型结果一致,说明本文建立的评价指标体系和模型是合理、可行的,为水资源合理配置方案综合评价提供了一种新的决策方法。

基于降雨时空不确定性的山洪灾害三级预警模式

为提高山洪灾害预警精度,以栾川流域为例,根据基尼系数和峰值雨强位置系数,概化包括偏前均匀型、偏后集中型等9种特征雨型,并通过总雨量重现期和峰值雨强条件概率,确定各种雨型的峰量关系,设置降雨重心从上游到下游偏移的5种降雨空间分布情景。在此基础上,探讨降雨时空分布不确定性对临界雨量的影响,建立临界雨量数据集,构建三级临界雨量预警模式,并通过4场雨洪资料对该预警模式进行检验。结果表明:当前期影响雨量为0.2 W_(m)( W_(m)为流域最大蓄水量)、降雨重心在中游时,偏前均匀雨型比偏后均匀雨型24 h临界雨量大17.52%~23.87%,偏后均匀雨型和偏后集中雨型的临界雨量范围相差5.19%~6.53%;前期影响雨量为0.5 W_(m)时,情景1(降雨重心在上游)对应的12 h临界雨量比情景5(降雨重心在下游)大31.61%~48.94%,流域降雨时空分布对山洪灾害预警影响显著。因此,所构建的考虑降雨时空不确定性的三级预警模式运行结果合理可靠,可为其他中小流域的山洪预警提供技术参考。

水利水电规划方案综合优选属性识别模型

针对目前水利水电规划方案综合优选方法中存在的问题,提出了基于变异系数权重的水利水电规划方案综合优选属性识别模型。该模型采用反映评价指标特征值之间差异性的参数——变异系数作为评价指标的权重,减小了权重确定的主观性和模型求解的复杂性。实例分析结果表明,该模型和方法是合理、可行的。

Excel及其VBA在水文统计参数优选中的应用

水文统计参数优选方法中,最优化方法要求使用者具备一定的系统工程基础和编程技巧,而图解适线法计算工作量大,计算结果因人而异.在分析以上两类方法的基础上,针对以上问题,基于Excel的内置函数、表格及图形处理功能,运用Excel的VBA编写了简单的优选程序,实现了参数优选的简单化和图形输出的规范化.实例分析结果证明了该方法的可行性.

基于小波-ANFIS的水库年径流组合预报模型

提出了一种基于小波-ANFIS的水库年径流组合预报模型。利用Mallat算法对年径流序列进行多尺度分解,得到对应尺度下的低频信号和高频信号;分别对低频信号和高频信号建立ANFIS模型进行预报,将各模型预报结果叠加作为原径流的预报值。将该模型用于昭平台水库年径流预报中,通过与单一ANFIS模型预报结果的对比分析,验证了小波-ANFIS水库年径流预报模型的有效性。

基于ANFIS模型的年径流预报方法

分析以往年径流预报方法的特点,阐述自适应神经模糊推理系统(adaptive network-based fuzzyinference system,ANFIS),提出年径流预报的ANFIS模型,并将其应用到西北地区某水文站年径流预报中.以MATLAB为工具,依据该地区历年水文资料,对年径流量进行预报.实例结果表明,与改进的ANN模型(最速下降—共轭梯度法、进化单纯形法)相比,本方法计算速度快、泛化能力强、预报精度高,说明ANFIS在年径流预报方面具有良好的适用性.

水利工程方案综合评价的ANFIS模型

水利工程方案综合评价就是根据方案评价指标体系和方案的社会效益、经济效益和生态环境效益综合最优原则,对各水利工程方案集进行相对优劣的分类排序过程,在水资源系统工程中具有重要意义。在分析以往水利工程方案综合评价方法优缺点的基础上,采用自适应神经模糊推理系统(Adaptive Neural Fuzzy Inference System,ANFIS)建立了水利工程方案综合评价模型。以MATLAB为工具,以某综合利用水库正常蓄水位选择为实例进行研究。实例结果表明:同BP神经网络模型相比,此模型具有评价结果稳定、合理,计算速度快等特点,能够有效地应用于水利工程方案的综合评价。

昭平台水库调度函数的人工神经网络模型

根据昭平台水库综合利用特点,建立了水库调度函数的人工神经网络(ANN)模型,并与多元线性回归模型进行了对比。研究结果表明,ANN模型能够更好地反映水库月末水位与影响因素(水库月初水位、来水量、灌溉用水量)间的复杂非线性关系,而且水库实时调度结果多年均值接近多年平均最优情况。

B-P网络隐含层对水质评价结果的影响分析

运用人工神经网络理论和方法 ,建立了水质评价的 B-P网络模型 ;重点探讨了隐含层节点数的确定方法。通过对某市不同水域水质评价及多个实例的检验分析表明 。

属性识别模型在水利水电规划方案综合优选中的应用

针对目前水利水电规划方案综合优选方法中存在的问题 ,提出了基于变异系数权重的水利水电规划方案综合优选属性识别模型。该模型采用反映评价指标特征值之间差异性的参数———变异系数作为评价指标的权重 ,减小了权重确定的主观性 ,且模型求解方法简单易学。实例分析表明 ,这一模型和方法是合理、可行的。

基于虚拟水贸易的灌区种植结构多目标优化模型

为提高地区农业综合效益的同时节约灌溉用水量,促进地区水资源高效利用,以人民胜利渠灌区为例,在分析计算农作物虚拟水量的基础上,建立了基于虚拟水贸易的灌区种植结构多目标优化模型。结果表明,灌区虚拟水量相对较大的作物为棉花、油菜和水稻,虚拟水量较小的作物为花生、小麦和玉米。通过模型的优化调整,最终优化方案与现有方案相比,水稻和油菜的种植面积均有所减少,而花生的种植面积有所增加。优化后灌区粮食总产量可达6.4亿kg,灌区的粮食安全得以保障。经济效益值增加了1.8亿元,占现状年效益的15.4%;生态效益值增加了1.2亿元,占现状年效益的3.1%;节约灌溉水6 370.7万m3,占现状年用水量的15.6%;节约虚拟水1 659.5万m3,占现状年虚拟水量的2.0%。可见,考虑虚拟水贸易来指导种植结构的调整,在提高灌区综合效益的同时,还促进了灌区水资源的高效利用,缓解了水资源压力,为灌区种植结构调整提供了一种新途径。