基于ESMD-NNBR耦合的月径流预测模型

为提高对非线性非平稳径流序列的预测精度,以“分解-预测-重构”为思路,将极点模态分解法(ESMD)与最近邻抽样回归模型(NNBR)结合构建耦合预测模型,并将其应用于渭河流域华县站、张家山站的月径流预测。对比发现,ESMD-NNBR模型的性能最好,预测精度最高。具有自适应平稳化序列能力的ESMD法分解径流序列,体现了不同时间频率下的径流变化规律,将其与NNBR模型结合可以显著提高模型的预测性能。

基于NNBR与蒙特卡洛算法的降雨量预报模型应用研究

从统计学的观点去了解和分析降雨历史的复杂过程,并从中发现其存在的内在规律,为预测未来降雨量提供理论依据。该文在分析了蒙特卡洛算法及其分布函数的基础上,使用P-Ⅲ型分布函数对降雨量进行模拟,提出了基于NNBR与蒙特卡洛算法相结合的降雨量预报模型。通过基于NNBR的蒙特卡洛预测值与实际值验证得出,各年的误差均小于10%,循环次数增加,误差逐渐变小,所以本文所建立的预报模型基本可以满足生产实际要求。同时,基于NNBR模型的蒙特卡洛算法优于仅使用蒙特卡洛算法的比率为89.1%,表明本文所使用的预测效果较优。最后,以北盘江水系50a数据对预报模型结果进行验证,并对未来5a的降雨量开展了预测。预测结果既体现了降雨量的随机性和统计的规律性,又反映出降雨序列的时间性,应用效果较好。

NNBR与SVM耦合模型在径流中长期预报中的应用

在充分考虑模型输入因子的基础上,利用最近邻抽样回归(NNBR)与支持向量机(SVM)模型各自的特点,建立了耦合预测模型,并对柘溪水库汛期径流进行预测。结果表明,与单独的SVM和NNBR模型相比,该耦合模型提高了预报精度,预报可行有效。

EEMD-NNBR模型在降水预测中的应用

为解决降水资源预测复杂的问题,建立了具有物理意义的新预测模型,即利用集合经验模态分解(EEMD)方法,分解降水资源并识别其演变模式,获得各本征模函数(IMF),然后结合最近邻抽样回归模型(NNBR)对数据进行预测分析,汇总相应的计算结果,从而构成了EEMD-NNBR降水预测模型。以无锡市惠山区的降水序列资料为例,采用EEMD-NNBR模型预测降水资源,并与单一的NNBR模型预测值进行对比分析。结果表明,所建模型稳定性较好,能合理预测水资源演变趋势,提高降水资源预测精度,具有一定的应用价值。

改进的EEMD-NNBR耦合模型在年径流预测中的应用

基于极值中心三次样条插值法对集合经验模态分解(EEMD)技术进行改进,在此基础上将改进的EEMD与最近邻抽样回归模型(NNBR)结合,提出了改进的EEMD-NNBR耦合模型。改进的EEMD能对上、下极值点进行较好的拟合,且将序列均值延拓到序列两端以减缓端点效应。首先由改进的EEMD分解年径流序列,得到各本征模函数IMF和趋势项,然后分别对各本征模函数和趋势项建立最近邻抽样回归模型得到各分解序列的预测值,最后将预测值累加即为年径流预测值。将改进的EEMD-NNBR耦合模型用于屏山站年径流预测,并与EEMD-NNBR耦合模型对比,其预测值的平均相对误差由10.08%提高到8.59%,表明建议模型能提高径流预测精度。

不同相似指标下最近邻抽样回归模型在径流中长期预测中的应用比较

根据水文相似性建立的最近邻抽样回归模型(NNBR)是一种较优的中长期预测模型,模型的关键在于相似指标选择。在介绍欧氏距离、余弦距离、耦合序位值等现有相似指标的基础上,构建了一种新的相似指标——欧氏—余弦耦合距离,并将基于欧氏距离、余弦距离、耦合序位值、欧氏—余弦耦合距离四种不同相似指标的NNBR模型应用于长江宜昌站、雅砻江小得石站、黄河唐乃亥站、珠江梧州站年径流预测中。实例分析表明,基于欧氏距离的NNBR模型预测准确性最佳,其次为基于欧氏—余弦耦合距离的NNBR模型,基于余弦距离和耦合序位值的NNBR模型预测准确性次于前两者。

Monte-carlo与NNBR模型结合在年降水量预测中的应用

以内蒙古五原气象站近40 a的降水资料为例,从降水发生的随机性、统计规律性和统计相似性入手,将蒙特卡罗方法(Monte-carlo)和最近邻抽样回归模型(NNBR)结合,对降水量进行预报。Monte-carlo方法的预报结果虽能很好地体现研究区降水发生的随机性和统计的规律性,但却不能准确反映出降水序列之间的排列顺序,使预报序列具有多解性。利用NNBR模型对Monte-carlo的预报序列依据最相似理论重新排列,确定预报序列中各个成员之间的排列次序,从而实现预报序列不仅能体现出研究区内降水序列的统计规律性和相似性,同时也能反映出单一个体出现的随机性。通过检验证明模型具有合理性和较好的适用性。

基于NNBR模型的隧道盾构施工地表沉降实测与计算分析

为了提高隧道盾构施工过程中沉降计算精度,提出基于NNBR模型的隧道盾构施工地表沉降实测与计算方法。以望京隧道盾构段穿越机场三元桥~T3区间为研究地区,对研究对象的工程大体情况进行了分析,并对其工程资料进行了调研,得到相关实际数据并做出了相应的分析。基于实测数据,结合最近邻抽样回归模型模型(NNBR),依据相似原因生成相似结果的基本原则,在历史样本集合中检测出与当前最为相似的一个或是几个样本为计算结果,获取最终的隧道盾构施工地表沉降实测和计算结果。经验证,本文方法计算结果相对误差小、精准性高,具有可实践性。