辽宁地区中长期降水预测模型应用对比研究

结合四种常用的区域中长期降水预报数学模型,对比分析不同数学模型在辽宁地区中长期降水预测中的适用性。结果表明:东部和北部地区小波分析方法总体预测精度高于其他三种数学模型,其预测合格率可分别达到66. 7%、44. 4%,而在中部和西部马尔可夫链模型总体精度好于其他三种方法,其预测合格率总体可达到55. 7%、44. 4%。研究成果对于辽宁地区中长期水文预测具有重要的参考价值。     

集合降雨预报驱动洪水预报模型的铁甲水库洪水预报研究

以铁甲水库为例,对集合预报的短期降雨量分别采用Talagrand分布、Brier评分与TS评分进行对比分析和定量评估,然后对新安江模型洪水模拟过程分别利用NCEP预报降雨和实测降雨进行驱动。结果表明:在低雨量级降雨预报过程中各集合预报中心均呈现出较好的效果,随预见期的增长各雨量级的预报效果逐渐增大,并且具有漏报率偏低、空报率较高的现象;在新安江模型洪水预报时可利用集合降雨预报信息,从而显著提高预见期。     

基于GEP、ANFIS、MARS和GBDT模型构建浙江省极端降雨事件预测模型

为找出浙江省极端降雨的预测模型,文章选取了3种极端降雨指数,基于高斯回归(GEP)、自适应模糊神经网络(ANFIS)、多元自适应回归(MARS)和梯度提升决策树算法(GBDT)构建了浙江省极端降雨指数预测模型,结果表明:GEP模型在3种极端降雨指数预测中均表现出了极高的精度,同时该模型在气候条件相似的地区内具有极高的适...     

北方旱区中小河流洪水预报中改进的非线性时变增益模型应用研究

文章采用非线性时变增益模型对北方旱区中小河流洪水进行预报分析,然后选取该区域2个典型中小河流对模型预报的精度和准确性进行验证,并对比分析了北方旱区洪水预报在改进前后的科学性与可靠性。研究表明:在改进的模型中考虑前期土壤湿度以及雨强因素可显著提高降雨产流的非线性准确度,相对于改进前的北方旱区中小河流洪水预报其模拟精度在改进后可显著提高并最终达到乙级水平;本文可为提高中小河流洪水预报提供一定的参考借鉴和决策依据。     

基于卫星遥感的水资源监测预报技术应用与研究

通过建立云顶温度与象素点降雨的统计关系,并利用卫星信息在地面雨量站点间进行雨量插值,可实现卫星遥感的降雨监测技术的应用。文章依次按照定标、大气订正、空气温度、总辐射量以及显热通量等过程进行计算完成基于气象卫星的实际蒸散发计算。建立基于卫星遥感的水资源监测预报模型,对辽宁省水资源监测进行模拟预报。     

基于定量降水和集合预报的北方旱区中小流域洪水预测研究

降水预见期对洪水预报精度产生直接影响,降水预见期越长,对小流域洪水预报影响程度越高。为此应用具有中尺度模式的定量降水和集合预报降水产品,结合分布式水文模型TOPMODEL对辽西某区域进行预报试验,并对各种降水预报产品进行统计试验。预报试验结果表明:各降雨产品对于小、无雨的预报准确率在70%~85%之间,而在大雨和中雨级别的准确率在55%~60%之间;定量降水和集合预报方式可延长降水预见期,但在北方旱区小流域预报精度不高,仅可为防汛决策提供洪峰和峰现时间的区间范围,具有一定的参考价值。     

用神经网络对开式冷挤压极限变形程度的预测

给出了基于 BP网络的极限变形程度预测的分析方法 ,得到了开式冷挤压εmax神经网络计算结果 ,与实验结果比较 ,其精度较高 ,证明了神经网络模型在开式冷挤压工艺中应用的可行性。     

转动设备状态预报方法的选择

介绍了基于振动监测的转动设备状态预报方法．分析了经典神经网络多步预报的不足和实现精确多步预报的关键。并通过天津石化烟机振动的多步预报结果，比较了经典多步预报网络和MSRN模型的预报能力，用实例说明了MSRN模型具有良好的多步预报能力。     

朝阳市降雨侵蚀力时间序列分布特征研究

降雨侵蚀力是指降雨引起土壤侵蚀的潜在能力,是影响土壤侵蚀的重要因素.文章以辽西地区朝阳市为例,构建降雨侵蚀力计算模型,对降雨侵蚀力时间序列分布特征进行研究,并获得相应的分布规律,对当地的水土保持规划以及水土流失治理具有重要的指导意义.     

小波分析和人工神经网络及水文频率分析法相结合的中长期水文预报模型研究

以辽河流域为例,在充分考虑了不确定型因素对模型的影响作用的基础上,采用联立小波分析以及人工神经系统网络和水文频率三种模拟方法理论,建立中长期水文预报模型并进行率定校核。结果表明:预测模型不仅能表征水文时序和频率结构变化特征,而且预报合格率及精确度较高,能够很好地反应辽河流域的实际水文情况。     

遗传算法优化的小波神经网络在短期电力负荷预测中的应用

本文利用遗产算法的全局优化搜索能力来优化了小波神经网络,建立了基于遗产算法的小波神经网络短期电力负荷预测模型,克服了BP神经网络自身算法的缺陷,得到了更高的学习精度和更快的收敛速度,经实例也验证了该模型能有效地提高预测精度,减小负荷预测误差,避免了BP神经网络的固有缺陷.     

灰色神经网络在轴承故障预测中的应用

为提高旋转机械中滚动轴承故障预测的精度,提出灰色神经网络预测模型。利用训练样本数据,使用灰色神经网络模型完成训练过程;基于已训练好的模型对未来时间点的运行状态进行拟合,实现轴承的故障趋势预测。相比采用单一的BP神经网络预测模型,该组合模型具有较高的精度,对轴承故障趋势预测有一定的现实意义。     

防洪排导工程设计流量计算方法分析

为确定水土保持行业各技术规范在估算山区小流域设计流量计算中的适用性,文章基于工程实践应用较多的《08技术规范》和《14设计规范》中截排水设计流量计算方法,以岩门子水库弃渣场防洪排导工程为研究对象,采用两种方法进行不同降雨频率设计流量分析。结果表明:两种不同计算方法因降雨强度历时选择不同,其计算结果存在较大差异。针对贵州山区降雨暴涨暴落特点,设计流量计算时,防洪标准≥10年一遇,宜选用《14设计规范》;防洪标准10年一遇,宜选用《08技术规范》。合理选择设计流量计算方法,可以为后续水工建筑物结构体型设计提供重要数据支撑。     

基于天气雷达估测降雨数据的节水灌溉系统设计与实现

农业用水在水资源的应用中占有很大比例,为节约农田灌溉用水,以满足农作物生长需求为前提,提出了一种基于天气雷达估测降雨技术的农田灌溉方法。结合概念模型预报技术和交叉相关法,对降雨进行临近预报,利用未来时间的降雨量对农田作物的需水量进行合理补充,并通过检测装置获取土壤含水量,计算出农田需水量,实现对检测区域作物的定量灌溉。系统试运行结果显示,在短时间内,采用天气雷达估测技术预测的结果与地面雨量计观测的降水结果在误差允许的范围内保持一致,验证了方法的准确性。该技术方案将天气雷达估测降雨技术与数据采集技术相结合,利用现代农业科学技术及设备,充分应用了自然降雨资源,在现有的农业技术水平基础上,既满足了农作物自身的生长需求,又避免了过量灌溉等问题,对中国水资源在农田灌溉中的合理应用有着一定的指导意义。     

基于遗传算法优化ELM模型的小型水利工程沉降预测研究

为找出适用于小型水利工程沉降预测的标准方法,本文基于遗传算法GA优化极限学习机ELM模型、3种不同的ELM激活函数,得到6种计算模型,并根据输入地下水动态、降水量、气温和土质变化情况4项指标的2种输入组合形式,共计12种模型输入,得出最优沉降预测模型,结果表明:GA-ELM_(sin)模型表现出了较高的精度,同时遗传算法可提高ELM模型计算精度,地下水动态是影响沉降的主要因素。     

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。     

无资料山丘小流域径流系数的计算研究

文章结合Mein-Larson降雨入渗模型并耦合地区经验汇流公式,以辽宁西部某6个典型无资料山丘地区为研究实例,对区域小流域洪峰和洪量径流系数进行了计算。结果表明:Mein-Larson降雨入渗模型可实现无资料山丘小流域径流系数的计算,且计算的峰量关系吻合度较好。研究方法对于无资料山丘小流域径流系数计算提供较好的方法参考。     

中小河流洪水预报难点及对策分析

洪水预报是重要的非工程防洪措施,有效的预报系统能够及时预报洪涝灾害,并为防洪指挥提供决策依据。鉴于中小河流水文监测站点网络不完善,监测资料有限的实际情况,选择了模型结构较为简单的HEC-HMS半分布式洪水预报模型,根据河流流域的水文、地形、地貌情况选择适用的模型计算参数,并利用实测洪水资料进行模型参数率定,计算模拟结果与实测洪水资料具有较好的一致性,计算模型适用于该流域洪水的预警预报。     

均值函数具有生灭趋势的时间序列模型参数研究

均值函数具有生灭趋势的时间序列模型,在油田预报等领域中有着广泛的应用,该模型中的有关参数选取的是否适当,对预报效果,有较大的关系.本文给出了两种方法,来选取优化参数,并取得了较好效果. 一、模型的给出模型的解析表达式如下其中β0,β1,…,βn.c及阶数n为待估计的参数,e(t)为均值是零的随机过程. 令f(t)是Q(t)的均值函数. 二、模型参数的估计1.参数优化模型我们令     

辽宁省土壤墒情预报模型建立和预报方案编制

文章建立适合于辽宁省土壤墒情特点的土壤增墒和退墒模型,并以辽宁省业主沟、黄腊坨两个土壤墒情监测站点为实例,对区域干旱增墒退墒预报方案构建的步骤进行了介绍,并结合墒情站点数据对模型进行了验证。结果表明:构建的预报模型简单、实用,精度符合预报应用要求,适用于区域雨后短时间内及连续无雨条件下的土壤墒情预测,为区域抗旱决策提供重要的数据参考。