基于EMD的HHT变换技术在长江三峡水库年平均流量预报中的应用

本文应用基于经验模态分解(EMD)的Hilbert—Huang变换(HHT)技术,对长江宜昌站1900～2000年来天然年平均流量序列进行了分析研究,并在此基础上建立了长江三峡水库年平均流量多尺度统计动力预报模型。研究结果表明:(1)长江三峡年平均流量存在准3.2年、7.4年、13.1年、16.7和53.8年的周期,并以准3.2年和7.4年的波动为主;(2)基于EMD的HHT变换技术的三峡水库年平均流量多尺度统计动力预报模型,预报效果较好,对2001～2004年进行试验预报,预报模型的预报相对误差在2.4%以下。本文研究成果对长江三峡水库防洪调度以及发电计划制作有重要的参考价值。

蟒河济源水文站中长期年平均流量预报

蟒河济源水文站所处蟒河,为黄河支流,下游建有白墙水库,为国家重点防洪河段,济源水文站的中长期洪水预报,关系到济源市工农生产和人民群众财产安全,重点是保护城镇、水库工程安全以及黄河防洪防汛,通过统计学方法结合气象学、水文学和水文中长期预报,用多元回归法作出济源水文站的1997～1999年平均流量预报模型,并进行检验和评定。

均生函数与神经网络在长期水文预报中的应用

本文采用均生函数与BP人工神经网络相结合建立一种新的长期水文预报方法，经实际预报证明，该方法在年平均流量预报上具有较好的拟合和预报精度。