三角形综合单位线法洪峰预报研究

为了减轻洪灾给广东省中小流域桥梁带来的危害,基于广东省综合单位线法和影响线理论,提出了三角形综合单位线洪峰实时预报法,结合现行三角形单位线模型特点和广东省综合单位线三角形简化结果,建立了三角形综合单位线模型;确定涨水历时计算依据,选取合适的涨、退水历时比值,利用流域历史洪水资料标定峰值;将实时雨量当作移动荷载组在已标定模型上加载,计算实时流量过程线,确定洪峰流量、洪峰水位、峰现时间等参数,对既有桥梁进行水害实时预报工作。研究结果表明,三角形综合单位线法洪峰实时预报需要的参数少,计算过程简单,预报结果可靠,可以用来预估洪水灾变的可能性及其危险程度。

用模糊神经网络提高洪峰预报精度的研究

在大量研究的基础上,提出了基于模糊理论的神经网络改进算法,用来提高对洪峰的预报精度。该方法在网络训练时引入模糊理论来确定网络误差修改的程度。引入的算法增大了大值输出样本和期望输出的误差,使得网络向着提高洪峰拟合精度的方向修改权重。应用表明,改进的模糊BP神经网络能够较好的反映洪水演进机理,提高了神经网络洪水预报模型对洪峰的预报精度,保证了洪峰预报的可靠性。

提高洪水智能预报中洪峰预报精度方法的研究

针对防洪减灾的实际需要,对如何提高智能网络对洪峰的预报精度问题进行了深入系统的研究,提出了峰值放大修正系数和遗传算法优化网络初始权重相结合的改进算法,历史资料的检验结果表明了这些改进策略的有效性和可靠性。

瑞金六月最高洪峰预报方法初探

为了做好汛期洪涝灾害服务工作,尤其汛期大水进城的重大预报服务,我们利用训练迭代法,制作了预测6月最高洪峰超警戒水位（191.0米）3米（大水进城水位）的预报方法.该方法拟合率为25/26,试报及预报准确率为10/10（见表1）.现将该方法作一简单介绍.所谓训练迭代法,就是对m个因子xi（i=1、2、…m）确定系数bi（i=1、2、…m）,并由此建立预报方程:y=b0x0+b1x1+…+bmxm,式中x0是为求取常数b0而虚设的因子,令x0=1,bi是待定系数.

陆水水库梅雨期洪峰预报的二级判别

利用气象资料和陆水水库的水文资料,采用因子分类和逐步判别分析的方法,筛选分类判别因子,建立分类判别因子的综合判别方程,再通过假设,使用等概率模型简化综合判别方程,并根据简化后的判别方程,对陆水水库出现致洪暴雨后的72h内可能出现的洪峰强度进行初步预测。

MF法洪峰预报方法的应用

1 前言为保证台河口枢纽工程安全,在西拉木伦河海日苏——台河口河段试用黄委会水文局马秀峰等同志提出的MF法,对台河口的峰值,峰现时间以及洪峰过程作预报,并编写出实用电算程序.该法经1993年大洪水检验,效果良好.2 河段基本情况该河段位于西拉木伦河下游,为冲积平原地区.河段长约94km,平均比降2～3‰,其间无明显产流河道.大水期间河道逐渐展宽,达1000米左右,比降小,流速缓,洪波坦化作用显著.因此,一般情况下海日苏峰值大于台河口峰值.

2018年长江第1,2号洪水三峡入库洪峰预报分析

2018年7月上中旬,长江上游连续发生了2次编号洪水(2018年长江第1,2号洪水),其中2号洪水期间长江上游部分支流发生超50 a一遇特大洪水,沱江、涪江、嘉陵江下游及长江上游干流寸滩河段水位超保证水位,三峡水库入库洪峰流量达60 000 m3/s。采用水文气象耦合及多模型多方法并用模式成功开展了洪峰预报。从短中期定量降雨预报和洪水预报两方面开展了预报精度评价。分析结果显示,均提前7 d做出了强降雨预报及预警相关工作,且分别提前4,3 d预报出三峡水库将出现50 000,60 000 m3/s量级的入库洪水。分析表明,所采用方法洪水预报精度较高,有效预见期长,为精细科学的防洪调度决策提供了重要的技术支撑。

黄河上游唐乃亥站洪峰流量长期预报模型研究

唐乃亥水文站是黄河上游干流控制站，也是黄河上游梯级水库电站和兰州市防汛的重要报汛站，在防汛工作中具有举足轻重的地位。利用成因分析、周期波外延逐步回归耦合、AR（p）模型实时校正等数学方法进行分析研究，得出了预报该站洪峰流量的确定性数学模型。结果表明，预报模型有较高的预报精度，对黄河上游梯级水库电站以及兰州市的防汛工作有重要作用。

基于BP神经网络对七里街测站洪峰的预报与分析

在分析预报误差的时间分段递推修正方法的基础上,以建溪流域东游、水吉、建阳三个水文站点的水位监测数据为基础,计算得到BP神经网络隐含层最优节点数目为10,建立了BP神经网络对七里街测站水位预报的数学模型.在此基础上,利用时间分段递推修正方法对预报的结果进行修正,计算结果表明,时间分段递推修正方法使得预报精度提高很多,其结果与实际更加符合.

基于导向标准断面法的受冲淤影响洪峰水位预报模型

为有效解决受冲淤影响洪峰水位预报问题,以巴水流域主要控制站马家潭水文站为例,在分析水文站水位-流量关系特性的基础上,采用导向标准断面法建立了受冲淤影响的洪峰水位预报模型。实例验证结果表明,模型水位预报精度较高,能满足马家潭水文站预报精度要求,可以较好解决受冲淤影响洪峰水位预报的难题。

提高人工神经网络洪水峰值预报精度的研究

以动量项与学习率自适应调整相结合的改进ＢＰ算法作为人工神经网络汁算方法，阐述了洪水预报网络模型的构造和数据处理，以及转移函数对洪水预报精度的影响，提出了合理的洪水预报网络模型的设计方案。

实时预报调度下确定水库汛限水位上限值的研究(英文)

提出了实时预报调度下,综合考虑洪峰预报误差、峰现时间预报误差和下泄能力误差综合影响下的风险约束法,和实时预蓄预泄法相结合的双约束法,得出根据风险约束法推导出的防洪限制水位,作为防洪限制水位的下限值确定的主要依据之一,并将此水位作为实时预蓄水预泄水法有效预泄期末的水位,来确定防洪限制水位的上限值.并运用到罗湾水利枢纽的根据历史水文资料随机虚拟的实时预报校核洪水和1983年的实时预报洪水.结果表明,从防洪风险的角度来分析,完全可以将防洪限制水位的上限值提高到369.82m,水库防洪都是安全的.

水库洪水预报调度风险的应用研究

综合考虑洪峰预报误差、峰现预报时间误差、水力因子和泄洪方案组合的随机性,建立了水库风险分析模型,并运用到LW水利枢纽中。通过选取的两场洪水运算,结果表明:在上影响因子共同作用下,按照模型推出的两场洪水泄洪方案优选的原则进行调度,LW水库即使没有预泄,起调水位取369.8m时,校核洪水的漫坝风险为0;频率为5%的洪水对应的漫坝风险及下游防护对象的防洪风险均为0。该模型为进一步挖掘已建水库的兴利效益或降低待建水库的工程造价,提供了保证。

基于流溪河模型的乐昌峡水库入库洪水预报模型研究

采用流溪河模型构建乐昌峡水库入库洪水预报模型,通过"粒子群(PSO)"算法优选模型参数,并对实测洪水过程进行了模拟,对比模型性能。研究发现,采用流溪河模型的乐昌峡水库入库洪水预报性能优良,可满足乐昌峡水库入库洪水预报对精度的要求;模型参数优选可明显提高乐昌峡水库入库洪水预报流溪河模型的洪水模拟精度;"粒子群"算法具有很强的全局优化能力,快速的计算收敛能力,参数优选中种群进化次数在30次以内;乐昌峡水库的建成运行产生了一定的水库洪水效应,10场洪水平均峰现时间提前1.3 h,次洪径流系数增加1.596%,洪峰流量增加0.207%。该模型可用于同类水库入库洪水预报。

神经网络理论在河道洪水预报中的应用

本文将神经网络用于松花江干流河道汇流计算和河道洪峰水位的预报。对各种转移函数的效果进行了比较,线性函数和双正切函的精度较好超过传统的马斯京根法,其中线性转移函数最好,说明对于大江大河线性转移函数最好。由上游断面洪峰水位预报下游断面洪峰水位也取得了良好的效果。

水情自动测报系统信息采集平台在水情预报中的应用

自动测报系统的信息采集平台在已经建立起洪水预报模型系统的江河流域中的作用已经得到了大家的认可,但在未建立专业洪水预报模型的山区性河流流域内的应用还是不足的,而自动化测报系统的诞生就解决了这方面的问题,能够在做洪水预报前就能得到实时的控制雨量站的雨情信息,这对面雨量的计算提供了精确的数据,为最终得出准确的洪峰预报值奠定了基础。结合实际工作经验,将其应用点系统化。

澜沧江西双版纳流域汛期洪灾分析与预报

应用1955－1993年38年的水文气象资料，分析了澜沧江流域景洪水文站大于10m水位的洪峰值，归纳了洪灾发生的水文气候特征，运用计算机对高空网格点资料、澜沧江流域水文气象资料进行分析整理，提出澜沧江西双版纳流域汛期洪峰预报思路。

用周期均值迭加法推求牡丹江洪峰水位

根据水文要素变化的规律,利用牡丹江站58 a实测水位资料,采用周期均值迭加法探求出牡丹江洪枯水变化规律,并预报出牡丹江2010-2014年未来5 a的洪峰水位,为防汛部门提供预警依据。

2013年黑龙江嘉荫站洪水特性和预报方法分析

2013年黑龙江嘉荫站发生了实测历史最高水位洪水,该次洪水对比以往历史洪水具有涨洪历时长、洪峰持续时间久、高水回落较慢的特点。根据嘉荫站洪水预报实际条件,以2013年嘉荫站实测洪水过程为例,对其洪水从变化特征和洪峰水位预报方法方面进行了分析和探讨。针对在出现特大洪水时原有预报手段失效的情况下洪峰水位的预报方法进行了分析论述,并提出了解决建议。

时变参数系统的自适应Kalman滤波在水文预报中的应用

用时变参数系统的自适应Kalman滤波预报方法 ,对时间序列模型进行最优和次优预报 ,用于解决河流年最大洪峰流量时变参数系统的自适应预报问题 ,通过松花江哈尔滨水文站年最大洪峰流量的实例计算表明 。