年径流预测的自适应NNBR-ANN耦合模型

以基本遗传算法为基础,优化人工神经网络与最近邻耦合模型的基本参数,得到无参数的自适应NNBR-ANN耦合模型。应用此模型对黄河青铜峡年平均流量进行预测,并与单独的人工神经网络模型和最近邻抽样回归模型预测结果进行比较分析。结果表明:此方法将模型的基本参数进行优化处理,打破传统的定参方法,用于径流预测更加方便适用,且预测精度更高。

基于NNBR模型的纵向地表沉降动态预测

针对现有预测地表沉降方法的不足,结合土压平衡式盾构一个掘进周期中不同阶段引起地表沉降的状况不同,提出了应用最近邻抽样回归模型(NNBR模型)对纵向地表沉降进行动态预测的方法。文章初步总结出土舱压力和平均掘进速度、注浆压力和平均掘进速度、监测时间可分别作为开挖面前方变形、盾尾空隙沉降、固结沉降三个阶段的主要预测因子,并列出了相应阶段的相似计算公式。利用该方法对某一工程实例的固结沉降阶段进行了预测,在样本数较少的情况下,预测结果最大相对误差只有14.04%,从而论证了基于NNBR模型的动态预测方法的准确性和可行性。

最近邻抽样回归模型在水环境预测中的应用

介绍了最近邻抽样回归模型(NNBR)进行单因子和多因子预测建模的基本思想和算法.该模型概念清晰,结构简单,不需对研究对象的相依形式和概率分布形式作假定,也不需估计太多的参数,是一类数据驱动的非参数预测模型,具有潜在的优势.通过水环境中的两个实例进行了预测应用,结果表明,预测效果较好,并与投影寻踪回归模型(PPR)进行了对比.

延安市近50年来降水特征及趋势变化的小波分析研究

利用Morlet小波对延安1952-2003年52年间的降水量进行了多时间尺度分析,结果表明,延安降水在3-6 a和25-32 a的时间尺度上变化较强,存在近22 a和3 a的降水周期,其中22 a的周期变化最为强烈。根据降水周期,延安年降水在2003年后的5-8 a内相对偏多,2007-2009年左右达到最大值,然后降水量开始减少,从2013年左右开始进入一个约10 a的少雨阶段。基于1952-1990年降水量资料,建立小波变换的最近邻抽样回归模型,用1990-2003年13 a的年降水量变化作为校验,13年中有11年的预测结果相对误差小于30%,说明小波分析和最近邻抽样回归模型结合可以较好地预测降水量的年际变化。

最近邻抽样回归模型在水文水资源预报中的应用

介绍了最近邻抽样回归模型进行单因子和多因子预测建模的基本思想和实现算法。通过水文水资源中的两个实例对 NNBR模型的预测效果进行了验证 ,并与自回归模型。

小波最近邻抽样回归耦合模型在三江平原年降水预测中的应用

近些年来,由于水田面积迅速增加,导致三江平原井灌水稻区地下水位普遍下降,"吊泵"、局部超采现象时有发生。为解决上述问题,以853农场为例,对实测年降水资料进行差分和标准化处理,采用小波理论和最近邻抽样技术进行耦合分析,建立了853农场年降水小波最近邻抽样回归耦合预测模型,精度检验和对比分析结果表明,模型有效性和可靠性较高。该模型揭示了区域年降水量的时间变化规律,为853农场乃至整个三江平原充分利用天然降水、合理制定水稻灌溉制度以及地下水资源的恢复和可持续利用提供了科学依据。

基于短期定量降水预报的隔河岩洪水预报研究

统计分析了清江流域短期定量降水预报不同降水等级下的确率、漏报率和空报率,应用最近邻抽样回归模型对逐日降水预报资料行时段分配,将得到的逐时段降水预报资料与所建清江隔河岩水库洪水预报方案相耦合,发布考虑预见期降水的洪水预报。结果表明,考虑预见期降水可显著提高隔河岩水库的洪水预报精度。

电力市场环境下水电站月滚动发电计划研究

系统地提出了电力市场环境下水电站月滚动发电计划的研究方法。通过对径流的滚动预测来适时修正未来月份水电站的发电计划,以满足水电站在电力市场环境下的效益最大,同时保证完成上报的发电计划。

最近邻抽样回归模型及其在枯水期月径流预报中的应用

为合理调配水资源,做好枯季径流预报,可采用最近邻抽样回归模型进行预测。按照最近邻抽样回归模型的基本思路和实现算法,根据长江上游主要控制站——寸滩站1893年1月—2009年12月历史同期月整编资料,对该流域的枯季径流特性进行分析研究,通过建立模型,对模型预测效果进行验证。结果表明:该模型对枯季径流的预报精度较高,可用于作业预报。

最近邻抽样回归模型在纵向地表沉降预测中的应用

针对传统方法在盾构法施工地表沉降预测中过于形式化和数学化的缺点,本文引入最近邻抽样回归模型(NNBR)。将盾构法施工引起地表沉降的因素分为三类:结构类、地质类和施工参数类,结合NNBR模型的计算特点对不同种类的因素采取不同的处理措施:结构类因素视为常量;按照能否形成免压拱将地质土层分为两类,计算距离系数时同类地层中的地质类因素视为常量;施工参数类因素的影响近似用隧道埋深和盾构平均掘进速度来衡量。由于NNBR模型对纵向地表沉降进行预测时可忽略常量因素,从而大大简化诸多次要因素对预测结果的影响,最终可以隧道埋深和盾构平均掘进速度为预测因子来预测纵向地表沉降。结合工程实例,证明预测因子选择的合理性以及NNBR模型在纵向地表沉降预测中的实用性。

一种新型耦合模型在月径流预测中的应用

基于投影寻踪分析与随机分析提出了一种新的耦合预测模型,运用投影寻踪技术将年内12个月径流由遗传算法优化得投影值,获取投影值与年径流的相关关系;建立年径流预测模型,由预测的年径流推算对应的投影值z^;寻找与z^最近邻的h个模式,由最近邻回归进行年内月径流展望预测。将耦合模型应用于宝珠寺和三峡水电站入库月径流展望预测,结果表明该耦合模型可行且预测效果较好。

周期叠加外延—最近邻抽样回归组合模型在韩江流域年径流预测中的应用

为提高年径流预报精度,尝试将周期叠加外延法与最近邻抽样回归模型结合,用韩江流域潮安站年径流系列作试验,结果表明组合模型预测合格率比单一周期叠加外延模型高,预测效果较好。

不同时间尺度的中长期水文预报研究

为研究中长期水文预报时间尺度对预报精度的影响,选取最近邻抽样回归模型与基于小波分析的组合模型对长江干流典型断面不同时间尺度的径流序列进行中长期径流预报。将1980~2012年的逐日径流资料经过时间聚集方法转换成三天、周、旬、半月、月、双月、季、半年、九月、年等10个不同时间尺度,对高场、寸滩、宜昌、螺山、汉口、大通6个典型断面的径流进行拟合和预报。结果表明:随着预报时间尺度增加,预报精度呈现先降低后提高的趋势,其中,在月时间尺度上预报效果最差,三天和年尺度上预报效果相对较好。

大渡河中下游梯级水电站模拟优化运行研究

针对梯级水电站中长期来水不确定性的问题,依据长系列确定来水情况下的优化调度结果,建立门限回归、最近邻抽样回归和BP人工神经网络优化调度函数模型,模拟大渡河中下游梯级水电站的联合优化运行,将各模型的模拟优化调度结果与来水确定下的最优运行水位进行对比。结果表明,BP人工神经网络优化调度函数模型能够更好的模拟梯级水电站运行,对梯级水电站的实际优化运行具有参考意义。

基于多因子最近邻抽样回归模型的径流相似性预报

针对传统径流预报精度不高、预见期不足的问题,提出基于降雨、径流相似性的径流预报方法,采用大数据挖掘在历史降雨产流过程中搜索相似过程,预测后期径流最可能的过程线。为了延长径流预报预见期,实时接入降雨预报信息,提出3种径流滚动预报方式,实现了7 d预见期的径流逐日滚动预报;针对流域在涨退水等不同阶段的产汇流特性,建立可根据实时水雨情自适应切换的降雨、径流输入模式,进一步提高径流预报精度。该研究成果在大渡河的应用表明预报效果达到预期:3 d预见期的纳什系数大于0.9,平均相对误差小于10%;7 d预见期的纳什系数大于0.8,平均相对误差小于15%。

数学模型在漫湾水电站中长期预报中的应用

水文中长期预报作为防灾减灾以及进行水资源优化调度、水电站运行管理的重要依据,一直是水文工作中的重点和难点。为了探究不同数学模型在漫湾水库的适用性,选定人工神经网络、最近邻抽样回归、线性回归3个模型对漫湾水库进行月径流模拟,并将各个模型的模拟径流进行对比和精度评价。最终选定模拟精度较高的最近邻抽样回归方法建立漫湾水库月径流来水预报方案。

耦合数值降雨信息的径流预报方法对比

为优化流域径流预报方案,引入数值降雨预报信息,对比分析了不同预见期下新安江-融雪径流预报模型(XAJ-DDF)、基于总误差分析途径的概率预报模型(HUP)、多因子最近邻抽样回归模型(NNBR)在大渡河上游丹巴断面的日径流预报精度。结果表明,汛期,HUP模型表现最优且稳定,3、7 d预见期NS分别大于0.9、0.7,且伴随推荐值Q_(50)的90%置信区间信息为决策人员明晰洪水风险提供依据;枯期,多因子NNBR模型预报精度最高,对退水特征把握更准确。通过模型对比,可进一步提升流域预报水平,为同类研究提供应用参考。

非参数回归函数的k_n近邻估计的渐近性质及其Bootstrap逼近

本文研究回归函数的ｋｎ－近邻估计的渐近性质，得到了回归函数的ｋｎ－近邻估计的渐近正态性和它的Ｂｏｏｔｓｔｒａｐ统计量的相合性. 在高阶矩存在的条件下，我们证明了回归函数的ｋｎ－近邻估计的Ｂｏｏｔｓｔｒａｐ逼近比正态逼近更精确．

中长期径流预报的时间尺度

为研究时间尺度在中长期水文预报中的影响,选取在实际运用中较成熟的预报模型——最近邻抽样回归模型对不同时间尺度的径流序列进行建模预报.通过对三峡水库1980-2012年的逐日平均入库流量,高场、汉口、大通3个水文站1980-2012年的逐日平均流量,进行时间聚集,分别得到对应的3d、周、旬、月、季、年的平均径流量.用所建模型对以上4个站点的6个不同时间尺度的径流量进行模拟预测,结果显示随着时间尺度的增加,模拟预测结果的相对误差并非单调递增或者递减,而是先变小,后变大.研究中长期水文预报中时间尺度给预报结果带来的影响,可为水文预报精度的提高开辟新思路.

新疆山区中小河流洪水预报模型及其应用

我国中小河流防洪标准普遍偏低,突发性洪水频繁,洪灾损失极为严重。选取新疆山区金沟河和奎屯河,通过MODIS遥感数据提取流域积雪覆盖率,并结合气象台站数据,基于SRM融雪径流模型、逐步多元回归模型和最近邻抽样模型,对流域进行径流模拟。结果显示:3种模型均能很好的模拟金沟河与奎屯河流域的径流过程,率定期与检验期Nash效率系数均达到0.7以上,且3种模型各有优缺点,说明融雪径流模型、逐步多元回归模型与最近邻抽样模型能够应用于金沟河与奎屯河流域的洪水预报,对新疆山区中小河流域防洪预警具有一定的指导意义。