丰满水库汛期径流预报方法初探

本文利用丰满水库1959～2005年水位资料,流域降水资料,丰满水库放流资料,探讨了水库水位变化与流域降水的关系。利用统计学方法找出时空相关因子,建立数学模型,并对方程做对比检验。得出结论:采用独立站点的空间分布因子和综合站点的降水时间分布因子建立的方程模式,较为适合丰满汛期径流水位预报,径流水位预报的准确率有所提高。

基于Bagging算法的水位预测模型

传统的统计分析在小样本预测中的效果不佳,虽然神经网络一定程度上解决了传统方法所遇到的问题,但样本的数量又影响了神经网络的泛化能力,神经网络集成的方法较好地解决了这一问题。在运用智能计算技术建立BP网络的基础上,再利用Bagging算法构造神经网络的集成模型。用珠江三角洲天河水文站的数据进行训练和预测,结果表明,基于Bagging算法的神经网络集成的预测不仅解决了样本数据量少、偏差大、不确定性的问题,而且比单一神经网络具有更强的泛化能力,预测更为可靠。

穆棱河梨树镇至密山桥段洪水预报方案

根据梨树镇洪峰水位、以密山桥同时水位为参数,通过计算回归系数来确定回归方程,结合相关图作出预报值。