基于支持向量机模型的湘江枯水预报研究

随着枯水期水资源短缺问题日益突出,人们对枯水径流的研究也越来越重视。运用支持向量机模型对湘江湘潭站年最小7 d平均流量进行预测。为了检测预报效果,将其预报结果与投影寻踪模型、人工神经网络模型的预报结果进行比较,表明支持向量机模型的误差合格率最高,预报精度也最高。

用经验相关法做春季枯水预报方法与应用

春季枯水预报对指导农业生产的灌溉、播种、抗旱起着重要作用。过去采用的许多中长期预报方法，如：历史演变法、周期分析法、平稳时间序列法等等。不仅计算复杂，而且预报的精度也比较低。近年经过反复推敲采用去冬今春累计降水量与５月份平均流量经验相关法，预报的精度明显提高，而且方案的编制与预报的操作也比较简单。

南明河流域枯水径流量的长期预报

多年来对河流径流量进行预报,一直是水文工作者追求的目标之一,但由于全国各地水汽来源不同,河流特性千差万别,因而用一套通用的预报方案不能够准确、及时地预报,以达到防洪抗旱的能力。介绍了用频谱分析进行枯水径流分析和预报的基本方法,并用该方法对岩溶地区南明河流域径流进行预报分析和建模。模拟预报结果表明,该流域径流量存在3个显著枯水周期(2,4和9 a左右),预报结果可为南明河流域经济发展提供依据。

枯水径流预报的退水曲线法

针对退水曲线公式中退水指数β随时间t逐渐递减问题,提出采用关于时间t的幂函数或对数函数进行拟合,从而构建了新的退水曲线预报公式,并结合典型年法给出预报思路与步骤。以黄山市与歙县的的枯水预报为例,建立退水预报公式,供城市供水应用和参考。

北江枯季中期预报的线性响应模型

通过对北江流域的自然地理条件和枯季水文特征的分析，采用一种以多元线性回归方法为基础的一种黑箱模型——径流线性响应模型，假设流域符合叠加原理，以降雨、径流作为输入、输出，用最小二乘法率定参数，对石角站实测旬径流进行了模拟和预报，模型取得了令人满意的结果。

浅谈黑龙江航道局水情预报分析方法

简要介绍了黑龙江航道局对黑龙江上游、松花江、嫩江、乌苏里江四江洪水预报和枯水预报的方法。

枯季径流预报研究

随着工业化、城市化的深入推进,合理调度水资源,强化水资源节约显得尤为重要,作为水资源有效利用的重要手段,枯季径流预报的推广使用就非常必要。本文以四川省宝兴县的枯水预报为例,选择典型年度实测流量建立退水预报公式,为城市供水及水资源合理配制提供服务。

基于多方法优选因子和人工神经网络耦合模型的枯水期径流预报

通过对比相关系数法、逐步回归法及综合方法3个预报因子筛选方案的模拟结果,确定优选预报因子的最佳方法,采用BP人工神经网络模型对大通、屏山和汉口3个站点进行枯水期(当年11月-次年4月)径流预报研究.结果显示,采用相关系数法初选及逐步回归法优选所筛选出的预报因子集合可以得到更好的预报效果;该模型在枯水期月尺度径流预报中,检验期的平均合格率为56.44%,达不到实际预报的需求.而采用旬尺度模拟计算月径流的预报效果要远远高于月尺度径流模拟,检验期平均相对误差与合格率分别为12.27%和71.63%,有较好的预报精度.可以为长江流域水文预报工作提供一定的参考.