【摘 要】
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径流的形成受到降水、蒸发、产汇流、地形、地貌以及人类活动等众多因素的影响,呈现复杂的非线性特征。中长期径流预报因其预见期较长,有利于尽早地对水利枢纽实施调度决策,并对
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径流的形成受到降水、蒸发、产汇流、地形、地貌以及人类活动等众多因素的影响,呈现复杂的非线性特征。中长期径流预报因其预见期较长,有利于尽早地对水利枢纽实施调度决策,并对梯级水资源的优化配置进行统筹规划。但是,预报影响因素众多,且变化规律难以掌握,因此中长期径流预报相对短期径流预报而言难度较大。然而,我国洪旱等自然灾害频繁发生,如何提高中长期径流预报精度成为一个亟待解决的问题。长江三峡工程作为一项关乎国计民生的重大工程,在防洪、发电、航运,尤其是在防洪减灾方面中发挥着巨大的作用。本文重点研究了长江三峡梯级中长期径流预报系统结构及其功能,设计了水文数据库,并以三峡工程为背景,提出了一种基于主成分分析的变步长BP神经网络中长期径流预报模型,利用主成分分析消除输入数据间的相关性,减少输入维数,有效降低模型的结构复杂度,并在此基础上经过深入研究,提出一种基于主成分分析的选择性神经网络集成模型,通过建立不同的分类器,构建多个子网,对每个子网的样本均利用主成分分析消除输入数据间的相关性,减少输入维数,运用Bagging方法处理样本,增大差异度,对多个分类器结果利用不同的选择方法进行集成,提高模型学习效率与泛化能力。利用长江三峡梯级宜昌站年平均径流资料对该模型进行预测及验证,并与传统的BP神经网络模型进行对比分析。研究工作最终将模型与算法集成到长江三峡梯级中长期径流预报系统中。应用结果表明,改进后的新模型在运行效率和预报精度方面均优于传统的BP神经网络模型,为中长期径流预报提供了一条值得探索的新途径,具有良好的工程应用前景和推广价值。本文的研究也已应用于国家科技支撑计划课题“三峡及长江上游特大型梯级枢纽群联合调度技术”中。
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