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新疆下坂地水库冰雪融水径流预报模型研究

作　者: 李抗彬
导　师: 李智录
学　校: 西安理工大学
专　业: 农业水土工程
关键词: SRM冰雪融水模型多元线性回归模型偏最小二乘静态灰色模型 RBF神经网络
分类号: TV124
类　型: 硕士论文
年　份: 2007年
下　载: 159次
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内容摘要

洪涝灾害在我国从古至今都是十分突出的,它给国家和人们的生活带来重大的损失,因此对于水库入库洪水的预报研究具有重要的意义。本文针对新疆下坂地水库流域——塔什库尔干河流域的洪水特点,分别采用五种不同的建模方法,建立流域冰雪融水期的洪水径流预报模型,以期所建立的冰雪融水径流预报模型能够为下坂地水库安全运行、科学管理及流域水资源的合理利用提供可靠的数据支持。本文主要的内容及成果如下:(1)对流域水文气象资料进行整理,为流域洪水特性分析和建立流域冰雪融水径流预报模型作必要的准备;(2)分析流域冰雪融水型洪水形成的机制并对流域历史资料进行分析;(3)采用SRM冰雪融水径流预报模型模拟预测流域的径流过程,采用无量纲拟合优度系数和径流体积差两个模型精度评价指标,对SRM模型应用效果进行评价,结果表明SRM模型在该流域具有较好的应用效果;(4)采用多元线性回归模型建立流域的冰雪融水径流预报模型,并对模型进行检验和评价,结果表明该模型具有一定的应用价值;(5)采用偏最小二乘回归方法建立流域的冰雪融水径流预报模型,并对模型进行检验和评价。结果表明模型的稳定性、可靠性、及模型的预测结果相对多元线性回归模型有一定的提高,但模型的解释性并没有提高;(6)采用有限记忆静态灰色模型建立流域的冰雪融水径流预报模型,模型检验和评价结果表明:该模型对流域洪水期的径流过程有一定的预测模拟能力,但是模型预测结果中存在的尖点问题,需要在模型应用过程中特别注意;(7)采用RBF神经网络模型建立流域的冰雪融水径流预报模型,并对模型的预测结果进行检验和评价,检验和评价结果表明RBF神经网络模型的能够对流域的径流机制充分地描述,具有很大的应用价值;(8)对流域所建立的几种冰雪融水径流预报模型进行综合评价,为流域洪水期的洪水预报建立一个合理洪水预报方案。

全文目录

摘要  3-4
Abstract  4-8
1 绪论  8-15
  1.1 研究背景概述  8-10
  1.2 国内外研究状况  10-13
    1.2.1 流域水文模型的发展  10-11
    1.2.2 寒区冰雪融水模型的发展  11-13
  1.3 问题的提出  13
  1.4 本文的研究目标和技术路线  13-15
    1.4.1 研究目标  13-14
    1.4.2 技术路线  14-15
2 新疆下坂地水库概况及流域历史资料整理  15-19
  2.1 新疆下坂地水库概况  15-18
    2.1.1 工程概况  15
    2.1.2 流域概况  15-18
  2.2 流域径流资料及气温资料整理  18-19
3 冰雪融水型洪水的形成机制及流域资料分析  19-23
  3.1 冰雪融水型洪水形成机制  19-20
    3.1.1 冰雪融水径流的组成  19-20
    3.1.2 冰雪融水型洪水形成  20
  3.2 流域资料分析  20-23
4 SRM 冰雪融水径流预报模型  23-33
  4.1 SRM 模型结构  23-24
  4.2 模型参变量及其确定  24-29
    4.2.1 流域特征参数  24
    4.2.2 模型变量  24-25
    4.2.3 模型参数  25-29
  4.3 遗传算法对SRM 模型参数的率定  29-30
    4.3.1 遗传算法的基本概念  29
    4.3.2 遗传算法对SRM 模型参数的率定  29-30
  4.4 SRM 冰雪融水径流预报模型应用结果及评价  30-31
  4.5 小结  31-33
5 多元线性回归冰雪融水径流预报模型  33-53
  5.1 多元线性回归分析  33-39
    5.1.1 多元线性回归分析的基本假定  33-34
    5.1.2 回归方程  34-36
    5.1.3 回归方程的有效性和精度评价指标  36-39
  5.2 多元线性回归冰雪融水径流预报模型  39-40
  5.3 多元线性回归冰雪融水径流预报模型的应用及结果评价  40-51
    5.3.1 多元线性回归冰雪融水径流预报模型的应用  40-48
    5.3.2 模型应用结果分析  48-51
  5.4 小结  51-53
6 基于偏最小二乘回归方法的冰雪融水径流预报模型  53-72
  6.1 偏最小二乘回归的基本原理与方法  54-61
    6.1.1 基本原理  54-57
    6.1.2 交叉有效性  57-58
    6.1.3 偏最小二乘回归的辅助分析  58-60
    6.1.4 偏最小二乘回归方法与最小二乘回归方法的比较  60-61
  6.2 偏最小二乘回归方法在冰雪融水径流预报模型建模中的应用  61-70
    6.2.1 第一种因子选择方式的偏最小二乘回归建模及应用  61-64
    6.2.2 第二种因子选择方式的偏最小二乘回归建模及应用  64-66
    6.2.3 偏最小二乘回归冰雪融水径流预报模型应用结果评价  66-70
  6.3 小结  70-72
7 静态灰色冰雪融水径流预报模型  72-90
  7.1 灰色系统的基本原理  72-73
  7.2 灰色关联分析  73-74
  7.3 灰色建模  74-81
    7.3.1 灰色建模的机理和类型  74-76
    7.3.2 灰色系统建模  76-81
  7.4 静态灰色冰雪融水径流预报模型的建立及应用  81-88
    7.4.1 第一种因子选择方式的建模预测及应用  81-85
    7.4.2 第二种因子选择方式的建模预测及应用  85-87
    7.4.3 有限记忆静态灰色模型应用结果评价  87-88
  7.5 小结  88-90
8 RBF 神经网络冰雪融水径流预报模型  90-113
  8.1 人工神经网络模型概述  90-93
    8.1.1 人工神经网络模型的产生背景  90-91
    8.1.2 人工神经网络的发展过程  91-92
    8.1.3 人工神经网络的特点及基本原理  92-93
  8.2 RBF 神经网络的基本理论  93-96
    8.2.1 径向基函数（RBF）  94-95
    8.2.2 RBF 神经网络结构  95
    8.2.3 RBF 神经网络的映射关系  95-96
    8.2.4 RBF 神经网络的映射机理  96
  8.3 RBF 神经网络的学习  96-101
    8.3.1 RBF 神经网络的学习算法  97-101
    8.3.2 RBF 神经网络权值的调整  101
  8.4 RBF 神经网络冰雪融水径流预报模型  101-112
    8.4.1 RBF 神经网络冰雪融水径流预报模型的建模及应用  101-110
    8.4.2 RBF 神经网络冰雪融水径流预报模型应用结果评价  110-112
  8.5 小结  112-113
9 冰雪融水径流预报模型的综合评价  113-115
10 总结与展望  115-118
致谢  118-119
参考文献  119-123
论文发表情况  123

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