基于RF-LSTM模型的长江上游汛期日含沙量预测

含沙量预测对流域泥沙治理、水沙调控以及水质与水环境管理等具有重要意义。长江上游地区幅员广阔,支流众多,水沙来源复杂,对准确预测三峡入库含沙量过程构成了挑战。针对长江上游区间降雨和干支流来水来沙对寸滩站含沙量产生不同程度的影响,提出了一种基于随机森林(Random Forest,RF)与长短时记忆(Long Short Term Memory,LSTM)神经网络结合的日含沙量预测深度学习模型RF-LSTM。首先,该模型利用RF算法筛选出与寸滩站日含沙量相关性强的水沙因子,然后将这些因子作为LSTM神经网络的输入变量,进一步识别出优选水沙因子与寸滩含沙量之间的映射关系,最后以长江上游向家坝至寸滩区间为研究区域,应用该模型对不同预见期下的寸滩站汛期日含沙量进行了预测,结果表明:与LSTM模型相比,RF-LSTM模型能较好地考虑预测因子对含沙量影响的滞后效应,且有效捕获与寸滩站日含沙量相关性强的特征,四种预见期下其在预测精度和性能方面均有较好表现,其中无预见期和预见期1 d时两种模型预测精度均较高,验证期的纳什效率系数均大于0.82,无预见期下RF-LSTM模型的纳什效率系数可达到0.91,相应的均方根误差和平均绝对误差分别较LSTM模型降低了13%和8%,且两种预见期下RF-LSTM模型可以较为准确捕获沙峰及峰现时间;当预见期增加至2 d和3 d时两种模型精度均有明显下降,但RF-LSTM模型计算精度仍优于LSTM模型。研究结果可为长江上游含沙量预测提供参考。

基于SVM方法的小流域泥石流输沙量预测

介绍SVM方法的基本原理及特性,建立基于SVM方法的小流域泥石流输沙量预测模型,用复相关分析法确定了影响流域输沙的3个主要因子:过程降雨量,前期降雨量,泥石流历时。对12组实测资料进行训练,训练值与实测值吻合较好;用训练好的模型对5组实测资料进行预测,预测效果优于神经网络模型。理论分析和实例验证均表明SVM方法可以获得整体最优效果。

漓江含沙量预测及侵蚀坡面径流调控模式研究

为了探讨漓江含沙量变化及其流域内侵蚀坡面径流的调控对策,通过运用最小二乘支持向量机(LS-SVM)理论对漓江含沙量进行了预测,并依据漓江流域侵蚀坡面的类型、分布和侵蚀特征,分析研究了适用于漓江流域侵蚀坡面径流调控的技术方法。研究结果表明:基于LS-SVM所构建的预测模型能较准确快速的预测漓江含沙量;提出的4种径流调控技术模式具有分流、截沙、储水灌溉的生态功能,适用性强,对增强侵蚀坡面水土保持,解决漓江降沙减沙,缓解漓江生态环境压力具有重要的参考意义。

基于BP算法的含沙量预测模型研究

为提高水库泥沙含量预测的精度,综合考虑水温、水深、流速等因素对预测精度的影响,构建基于BP算法的含沙量预测模型.首先,选用实测的水温、水深、流速数据作为样本数据进行BP神经网络的训练,通过设置预测误差实现对预测模型的约束,完成了含沙量预测模型的构建.当需要进行含沙量预测时,则将测试数据导入到训练好的预测模型中得到含沙量的预测值。仿真结果表明,此含沙量预测模型获得的含沙量值与实测值之间的误差小,预测精度达到了预期目标.

加权马尔科夫链模型在水库含沙量预测中的应用研究

本文用加权马尔科夫链模型预测水库含沙量,结合水库实测入库含沙量数据,分析加权马尔科夫链模型在水库含沙量预测精度。研究结果表明：加权马尔科夫链模型适用于水库含沙量的预测,在年尺度上预测值和实测值之间的相对误差在14.47%~19.25%,过程拟合系数0.7以上;在小时尺度上预测值和实测值之间的相对误差低于15%,过程拟合系数可达到0.65以上,预测精度符合入库含沙量预测规范的要求。研究成果对于水库含沙量预测方法提高参考价值。

基于改进小波神经网络模型的汤河含沙量预测研究

本文引入变量权重系数对小波神经网络进行改进,改善传统小波神经网络模型易出现局部收敛的缺陷,并将改进小波神经网络模型对汤河含沙量进行预测。研究结果表明:改进的小波神经网络模型改进了传统BP神经网络模型存在局部收敛的缺陷,在河流含沙量预测中,模拟的含沙量相对误差符合含沙量预测规范精度,可用于河流含沙量预测。研究成果对于河流含沙量预测提供参考价值。

基于ARIMA模型的新疆喀什地区河流含沙量预测研究

河流含沙量预测是河流冲淤变化分析的重要依据。具有较强数理统计功能的ARIMA模型在许多变量预测中已得到应用。本文结合ARIMA模型对新疆喀什地区的河流含沙量进行预测。预测结果表明:ARIMA模型对喀什地区河流含沙量预测具有较好的适用性,计算相对误差在20%以内,相关系数在0.75以上。研究成果对于喀什地区河流含沙量预测具有较高的参考价值。

基于神经网络模型的寸滩站含沙量预测

采用GRU、LSTM、BPNN、CNN四种神经网络预测模型,以长江上游寸滩站、北碚站、朱沱站、高场站水文序列作为输入,对寸滩站2014年至2018年未来1天的含沙量进行了预测,并结合不同验证指标对预测结果性能进行了对比探讨和误差分析。结果发现:1)GRU和LSTM模型在含沙量预测性能表现优于BPNN和CNN模型;2)预测相对误差分布呈现底部集中头部分散,并随着枯水期和丰水期的表现出波动变化趋势;3)丰水期预测相对误差呈正偏态分布,枯水期呈指数分布,且枯水期含沙量预测相对误差大于丰水期;4)通过引入上游干支流来水改进模型输入能够改善模型预测性能。

BP神经网络模型在大凌河中游河流含沙量预测中的应用研究

应用BP神经网络模型对大凌河中游段河流含沙量进行了预测,并结合大凌河中游大城子水文站2000—2014年实测含沙量对比分析了BP神经网络模型在大凌河中游段河流含沙量的预测精度。研究结果表明:BP神经网络模型可用于大凌河中游河段含沙量的趋势预测,模型预测的含沙量和实测含沙量之间相关系数达到0.773 9。研究成果对于大凌河流含沙量预测分析提供参考价值。

基于WPT-ARO-DBN/WPT-EPO-DBN模型的月含沙量多步预测

准确的含沙量多步预测对于区域水土流失治理、防洪减灾等具有重要意义。为提高含沙量多步预测精度,改进深度信念网络(DBN)的预测性能,基于小波包变换(WPT),分别提出人工兔优化(ARO)算法、鹰栖息优化(EPO)算法与DBN组合的月含沙量多步预测模型,通过云南省龙潭站月含沙量时序数据对模型进行验证。首先利用WPT对实例月含沙量时序数据进行3层分解处理,得到8个更具规律的子序列分量;其次介绍ARO、EPO算法原理,利用ARO、EPO对DBN隐藏层神经元数等超参数进行寻优,建立WPT-ARO-DBN、WPT-EPO-DBN预测模型,并构建WPT-PSO(粒子群算法)-DBN、WPT-DBN作对比分析模型;最后利用4种模型对各子序列分量进行预测,将预测值叠加得到最终月含沙量多步预测结果。结果表明:(1)WPT-ARO-DBN、WPT-EPO-DBN模型对实例超前1步—超前4步月含沙量具有满意的预测效果,对超前5步具有较好的预测结果,对超前6步、超前7步的预测效果一般,对超前8步的预测精度较差,已不能满足预测精度需求;(2)WPT-ARO-DBN、WPT-EPO-DBN模型的多步预测效果要优于WPT-PSO-DBN模型,远优于WPT-DBN模型,具有更高的预测精度、更好的泛化能力和更大的预测步长;(3)ARO、EPO能有效优化DBN超参数,提高DBN预测性能,优化效果优于PSO,WPT-ARO-DBN、WPT-EPO-DBN模型能充分发挥WPT、新型群体智能算法和DBN网络优势,提高月含沙量多步预测精度,且预测精度随着预测步数的增加而降低。

战争策略算法与变色龙算法优化极限学习机的输沙量时间序列预测

以云南省龙潭寨汛期与枯期输沙量时间序列预测为例,建立战争策略优化(WSO)算法、变色龙群算法(CSA)与极限学习机(ELM)相融合的组合模型。首先,在不同维度下选取4个基准函数对WSO、CSA进行仿真测试;其次,利用2层WPT将实例汛期与枯期输沙量时序数据分解为4个更具规律的子序列分量;最后,通过各分量训练样本构建ELM适应度函数,利用WSO、CSA对适应度函数进行寻优,利用寻优获得的最佳ELM超参数建立WPT-WSO-ELM、WPT-CSA-ELM模型对各子序列分量进行预测。将预测结果加和重构得到最终预测结果,并构建WPT-ELM模型及基于小波变换(WT)的WT-WSO-ELM、WT-CSA-ELM、WT-ELM模型作对比分析。对于基准函数及ELM适应度函数,WSO寻优效果优于CSA,具有较好的寻优精度及全局搜索能力;对汛期与枯期输沙量预测WPT-WSO-ELM模型预测精度优于WPT-CSA-ELM、WT-WSO-ELM、WT-CSA-ELM模型。

基于BP神经网络的场次洪水河道沙量预报

针对日益严重的河流泥沙问题,掌握河流泥沙的影响因素和泥沙的变化过程是泥沙治理的关键。以神经网络模型为基础,建立场次洪水沙量预报模型,对多沙河流的洪水挟沙量进行预报,并取得较好的预报效果。选择辽西北多沙河流大凌河作为研究实例,首先将1984年-1998年间的29场历史实测洪水资料进行分析,得到影响下游沙量的主要因素;然后,通过神经网络模型建立上游影响因素与下游沙量之间的关系;最后,选取其中6场洪水资料进行验证。模型计算结果表明,计算结果与实测结果误差在合理范围之内,精度符合要求,可以用于下游沙量的预报。

基于小波神经网络的水库泥沙预测

针对水沙机理复杂,水文预报中泥沙难以预测的问题,将小波神经网络应用到水库入库含沙量、泥沙淤积量预测,计算简便,预测结果可为水库短期调度运行和长期运行管理提供依据。采用梯度修正法修正网络权值和小波基函数参数,通过分析影响水库入库含沙量、泥沙淤积量的主要因素,分别建立小波神经网络预测模型。以某水库为例,对其入库含沙量及泥沙淤积量进行了预测。与实测结果的对比分析表明,预测结果的确定性系数分别达到0.70及0.97,且入库含沙量的预测结果较BP神经网络预测结果好。该方法预测精度较高且计算方便。

台风“利奇马”暴雨引发的流域产流产沙特征——以山东省临朐县为例

为了明确极端暴雨下不同尺度流域的产流产沙特征,为应对极端暴雨事件提供技术支撑。基于2019年9号台风“利奇马”导致的暴雨洪水事件,采用暴雨中心的辛庄控制站和弥河干流黄山水文站的水文数据,分析了本次暴雨中两个不同尺度流域的径流、泥沙总量及过程特征。结果表明:2019年8月10—17日,辛庄观测站次洪水径流总量为123万m^(3),实测洪峰为40.96 m^(3)/s,洪水泥沙总量为4600 t,产沙模数为1285 t/km^(2)。黄山水文站实测洪峰流量为2210 m^(3)/s,是自1988年建站以来的最大流量,重现期为33.3年一遇。黄山水文站输沙量为36.23万t,输沙模数为966 t/km^(2)。本次暴雨洪水的输沙量是多年平均输沙量(19.50万t)的1.65倍,与2018年夏季汛期洪水泥沙过程的水沙关系曲线相关性较好。综上,基于水沙关系的黄山水文站流域场次洪水输沙量预测方法是准确的,说明在极端暴雨事件中采用历史洪水泥沙关系预测输沙量是可行的。

基于多种神经网络的水沙预测模型研究

为解决水沙变化机理中水库泥沙难以预测的问题,采用支持向量回归(support vector regression,SVR)、遗传算法-支持向量回归(genetic algorithm-support vector regression,GA-SVR)、粒子群优化-支持向量回归(particle swarmoptimization-supportvectorregression,PSO-SVR)、最小二乘支持向量回归(leastsquaressupportvector regression,LSSVR)等模型进行研究,并将模型应用于黑孜水库水文站的年径流量及年输沙量序列的预测分析。数据资料序列划分为85%的训练数据和15%的测试数据,使用均方根误差、相关系数、平均绝对百分比误差、纳什系数这4项指标来评价模型的精度,得到的结果可以为水库的短期调度和长期管理提供帮助。结果表明:LSSVR算法是4种模型中最优的,其误差最小,精度最高;构建的模型可为其他地区的水沙预测提供参考。