钱镜林[1]2004年在《现代洪水预报技术研究》文中认为中国水利正由工程型向资源型转变。作为资源型水利中的重要组成部分——径流预报系统不仅是一项适应自然，减免损失非常重要的防洪非工程措施，也是一项合理利用水能、水资源的非工程措施，越来越引起世界各国的重视。正确及时的洪水预报不仅可以带来可观的经济效益，而且可以产生良好的社会效益。 水文系统在某种程度上具有开放的复杂巨系统的特征，随着水文尺度由微观到中观、宏观，水文系统的复杂性和不确定性就愈突出，表现有空间变异性、单元与系统的不一致性、模型的再参数化及不同尺度模型耦合等问题。由于研究开放的系统必须处理大量的信息和知识，这些信息和知识既包含确定性的，又包含随机性的，单一的定性解释或单一的数学模型都无法完全地处理和利用它们，宜采用从定性到定量的综合集成方法。即将复杂的分级层次结构，高层次与低层次之间相互作用通过非线性模型综合处理或者将确定性和不确定性知识分离开来，分别处理。在这方面，人工神经网络、遗传算法、小波分析以及混沌理论等新兴非线性数学技术提供了有效的处理手段。论文在分析这些新兴数学工具理论知识的基础上，结合水文现象的复杂性，力求将这些模型耦合起来研究洪水预报。 (1) BP-GA模型应用于洪水预报。论文从以下方面做了一些工作： ①确定BP网络拓扑结构。论文列出若干个前期降雨量因子，利用逐步回归算法从中挑选出影响因素大的作为网络的输入，通过“试错法”确定隐节点数。 ②BP网络目标函数的选取。综合绝对误差函数和相对误差函数于一体，提出一种适合于水文研究的BP神经网络综合目标函数。 ③遗传操作算子取值分析。提出8种方案来分析遗传操作算子(种群规模、交叉概率和变异概率)之间的联系，并根据精度最高原则最终确定一组合适的遗传操作算子。 (2) 小波软阈值降噪与BP神经网络综合模型(NNBP模型)应用于洪水预报。实测的水文数据中常常带有由于许多未知因素的干扰而产生的噪声，为减少噪声对BP神经网络训练过程的干扰，先用小波软阈值技术对原始径流序列进行降噪然后再进行网络训练。 (3) 小波分解高频项和低频项独立预报模型(HGCM模型)应用于洪水预报。论文首先借助小波分析，将实测径流时间序列分解为高频项和低频项两项，其次对这两项分别用混沌理论和逐步回归理论建模，其中混沌预报借助基于自组织法求解的的Volterra级数来完成，然后将两者结果迭加起来。 (4) BP-GA混合算法与混沌结合模型(BPCM)应用于洪水预报。论文证明了拟合残差Lyapunov指数为正(具有混沌特性)，并借助基于自组织法求解的Volterra滤波器对残差进行预报，将预报结果与BP-GA预报结果迭加起来。
李少华[2]2002年在《冯家山水库洪水预报调度系统的研究与开发》文中进行了进一步梳理本文首先在查阅大量国内外文献资料、全面了解实时洪水预报方法和模型的基础上，针对西北干旱半干旱地区的产汇流特点，以寻求适宜的洪水预报模型和开发具有通用性和实用性的洪水预报调度系统为目标，进行了冯家山水库的实时洪水预报和洪水调度的研究工作，并在此基础上开发了水库洪水预报调度系统。论文的主要内容和成果如下： (1)实时洪水预报模型是洪水预报调度系统的核心部分。本文在对千河流域特性进行分析的基础上，建立流域的总径流线性响应模型(TLR)，并用误差序列自回归模型(AR)对预报结果进行实时校正。该实时洪水预报方案的总合格率为82.5％，预报方案等级为乙级。这说明TLR模型适应能力比较强，用于冯家山水库的入库洪水预报是可行的。 (2)在TLR模型的基础上，分别建立多输入单输出TLR模型和总径流非线性响应模型(TNLR)，以考虑降雨空间分布的不均匀性以及降雨强度对产汇流的影响。结果表明，考虑雨强非线性影响的TNLR模型更适合西北干旱半干旱地区的特点，预报方案等级为甲级。 (3)水库防洪调度是洪水预报调度系统的重要组成部分。在预报结果的基础上，初步建立了水库的规则调度以及预泄调度模型。对2000年一遇校核洪水进行试调度，结果表明模型算法稳定高效。 (4)采用先进的开发平台和工具，以及面向对象的可视化编程技术，开发完成了冯家山水库洪水预报调度系统。系统功能完备，界面友好，可操作性强，自动化程度高。另外，系统具有良好的模块化结构、 西安理工大学硕士学位论文可重用性和可扩充性，便于实现不同防洪系统的数据共享和集成管理。 （5）结合洪水预报调度系统的开发，探讨了系统理论、面向对象技术、数据库技术、地理信息系统以及等值线绘制等现代技术在洪水预报中的应用。
李娜[3]2005年在《河库实时洪水预报模型研究及应用》文中研究表明本文结合广西北海市南流江流域河库洪水预报问题对水库洪水预报和河段洪水预报的基本理论及模型进行了探讨。鉴于参数识别的好坏直接影响到模型的精度和效率,本文重点探讨和研究了一种高效混合遗传算法并用其来优选概念性水文模型的参数,取得了良好的效果。论文主要进行了下述工作: 一.概括了洪水预报的必要性和意义,叙述了国内外洪水预报的研究现状和发展趋势。详尽的阐述了水文预报方法的发展历史。 二.介绍了水文预报的基本概念和各种水文模型的特点。详细阐述流域水文预报产汇流模型的理论和结构以及河段洪水预报的原理和技术。叙述了洪水实时校正模型和技术。 叁.对参数识别的基本方法及各种方法的特点、发展和应用情况进行了分析。介绍了遗传算法的基本概念,论述了基本遗传算法及其实现过程;鉴于基本遗传算法和传统的模型参数率定方法各有利弊,在介绍了Rosenbrock算法的基础上,将它们进行了有机的结合形成了混合遗传算法,并对遗传算子进行了设计和改进,采用了小生境技术;利用典型数学函数对混合遗传算法的性能进行了测试分析,证明了混合遗传算法与基本遗传算法相比具有更好的收敛性能和更高的收敛速度。并对多目标决策混合遗传算法进行了初步的探讨。 四.结合广西北海合浦水库的工程实例,选用西塘站以上控制面积采用新安江叁水源模型对其参数进行了率定;对比分析了单目标决策的遗传算法和多目标决策的混合遗传算法的优选效果;将优选得到的参数应用于整个小江流域进行了洪水预报。在此基础上应用改进后的可变遗忘因子递推最小二乘算法对模拟结果进行了实时校正,显着提高了预报精度。最后采用叁种方案进行了河库联合洪水预报,其中方案二利用分段马斯京根法和最小二乘回归方法进行河道洪水演算,计算效果较好。
梅松[4]2004年在《基于学习机器的洪水预报模型研究》文中研究说明洪水预报是一项重要的防灾减灾非工程措施，而以往的洪水预报方法较为复杂，建模工作要求较高，不易普及。从上世纪八十年代以来，以人工神经网络技术为代表的机器学习技术逐渐应用于洪水预报领域，并取得了一定的成果。本文结合机器学习技术，从寻找易用的、准确的、可靠的、实用性强的洪水预报方法的角度出发，建立了多种基于新型的学习机器的洪水预报模型，并通过这些模型在实例中的表现，对它们的性能进行了评价，提出了几种基于学习机器的洪水预报解决方案。本文的主要内容包括： (1) 对Elman型回馈人工神经网络模型进行了介绍，并对利用Elman型人工神经网络进行洪水预报动态建模中数据降噪、训练控制、模型结构选择等关键技术问题进行了较为深入的探讨，对采用不同模型输入时模型的预报效果进行对比。实例结果表明该模型是有效的，并具有强壮性、外延性等优点。 (2) 针对人工神经网络建模模型规模较大的问题，引入了因素分析法，通过这种方法，缩减了模型参数的规模，在不降低模型效果的前提下，减少了模型训练和模拟的计算量，加强了模型的实用性。 (3) 通过建立复合型型人工神经网络模型的方法，有效的利用给定水文系统的先验知识为人工神经网络模型的建模提供指导，使得建立出的模型更具合理性，该方法不同于传统的人工神经网络建立方法，为基于人工神经网络的洪水预报建模提供了一种新的思路。 (4) 支持向量机(SVM)是一种适于在小样本情况下进行建模的学习机器。本文参考前人的工作，对统计学习理论和支持向量机的相关知识进行了介绍，分析了SVM模型的特点，并对选用不同的模型和参数对支持向量机模型的影响进行了探讨。 (5) 根据支持向量机的特点，建立了固定训练样本集的SVM洪水预报模型、固定训练样本集长度的动态递推SVM洪水预报模型和带记忆的动态递推SVM洪水预报模型叁种基于SVM的洪水预报模型，它们在实例中的表现体现出了良好的应用前景。 (6) 针对各种基于学习机器的洪水预报模型，文中通过实例对它们的预报效果进行了评价，较为系统的对比了它们的特点，为它们在洪水预报领域内的产品化提供了指导。 (7) 提出了洪水预报模型预评估机(PEM)的概念，介绍了其工作原理，并提出了基于相似系数、基于人工神经网络和基于支持向量机叁种类型的预评估机模型。指出了建立洪水预报模型的预评估机模型的可行性，并对在建立预评估机模型过程中仍存在的困难进行了初步的探讨。
孙龙[5]2007年在《西江中下游洪水预报系统研究》文中研究表明洪水预报系统实现现代化，其标志是预报成果精度高，有效预见期长，系统功能全面，系统操作灵活。先进的洪水预报系统的研究建设将有效提高洪水预报精度，增长有效洪水预见期，提高防汛抗旱指挥决策的科学性，更充分地发挥水利工程的减灾效益。论文针对传统预报系统的不足，结合珠江流域洪水预报实际情况，应用国内较先进的中国洪水预报系统(NFFS)，论述现代化洪水预报系统在防洪减灾中的作用。中国洪水预报系统功能强大，能够大大地提高洪水预报方案的编制效率，系统开发完成后，率先在西江中下游流域进行推广，建立西江中下游专用洪水预报系统。详细介绍中国洪水预报系统的运行环境、预报模型和方法、系统的构成及主要功能。利用系统模型库构件通用接口，建立西江中下游洪水预报系统专用预报数据库；应用系统建模功能，选用叁水源新安江模型，建立西江中下游洪水预报方案；进行模型参数率定研究，对系统内集成自动率定方法——罗森布朗克法(Rosenbrock)和单纯形法(Simplex)进行对比，讨论参数初值及迭代次数对优选结果的影响，并最终建立模型参数库；将西江中下游洪水预报系统投入到2006年汛期应用中，初步得到较好的效果，高效地完成各类水文预报预测业务，在2006年的西江中下游流域防汛工作中起到了重要的作用。论文的最后研究TOPMODEL模型在西江中下游流域的应用，并与西江中下游洪水预报系统模拟结果进行对比。结果表明，TOPMODEL模型能在研究流域得到较好应用，模型具有较强适用性，为中国洪水预报系统模型库的深入开发提供理论基础。
洪小康[6]2003年在《流域洪水管理理论与方法的研究》文中研究表明本文在归纳总结国内外防洪减灾理论研究和实践经验的基础上，研究了洪水管理这一课题。针对流域洪水管理的指导思想、基本理论、具体对策与措施开展宏观研究；然后，针对渭河流域洪水管理需要应用的方法进行了若干具体技术研究。所得主要结论如下： 分析指出了洪水管理是现代社会经济发展对防洪减灾的进一步要求：即：不仅要防御和减轻洪水造成的灾害，而且要保护生态环境。其主旨是体现“人与自然和谐相处”的精神。在分析流域功能及其与经济开发及可持续发展关系的基础上，依据前人研究成果，深入研究了流域洪水管理的决策支持理论；较已有理论体系研究有所拓展，具有一定新颖性。并在总结防洪减灾实践基础上，针对流域洪水管理现存问题，分析指出了应采取的对策与措施。 在归纳分析现有洪水管理系统最优化方法与数学模型基础上，讨论了洪水实时调度模型特点及一般求解途径。研究了河道洪水演进仿真系统设计和具体实现方法，特别是建立了渭河陕西段上游错峰调度子系统，并实现了洪水演进过程的可视化；这一子系统具有创新性和实用性。分析了防洪减灾决策支持系统优缺点，提出了洪水管理决策支持系统的初步框架。针对渭河流域面积大，气候差异大的特点，分析研究了冯家山、黑河水库适用的水文预报模型，并进行了预报研究。在探讨了GIS与图形交互技术的应用方面，有所前进。渭河下游河道淤积严重，一般洪水预报方法效果不佳。论文探索了人工神经网络方法(ANN)在河道洪水预报中的应用；该结果具有一定实用前景。 洪水管理中的重要问题在于需要研究水质，论文结合目前我国水质监测现状，比较深入地研究了非点源污染模拟与负荷估计问题。提出了水质水量相关法，具有一定创新性和实用性。 在上述研究基础上，进一步探讨了我国流域洪水管理发展的战略；对研究工作进行了总结并提出了今后进一步研究的建议。
柳卓[7]2007年在《系统聚类方法在洪水预报中的应用研究》文中研究指明水文学是一门研究自然规律的学科，十分依赖于其观测样本，涉及众多的数据处理问题。以前的水文模型参数率定，是直接用海量洪水样本进行的，其结果往往造成某类样本所代表的某种特殊性被大量的其它样本信息的特征所均化，继而造成模型参数反映不出这种特性。所以有必要在预报之前对数据加以预处理，使之不影响模型参数的代表性。本文引入了多元统计工具的典型代表——聚类分析方法。它是一个正在蓬勃发展的领域。聚类分析所涉及数据挖掘、统计学、机器学习、空间数据库技术、生物学和市场学等多种领域。人们通过聚类分析，将数据划分为若干类，然后才在每一类中寻找模式或各种潜在的有用信息。根据福建沙溪口流域雨量站点的时空分布特性，即考虑降雨—径流在时间上的关联性以及流域中雨量站空间分布的关联性，以降雨量作为聚类指标，根据前期降雨影响因子按照时间序列取16个指标，在空间上根据流域雨量站的分布差异划为远、中、近叁个层次，这样在每个洪水样本中提取了48个聚类指标。对同一个算例分别采用六种不同的聚类方法进行了比较，结果显示，采用类平均算法时，用来衡量聚类失真程度的相干系数C的值最大，表明使用该算法分类所确定的结构与数据间的拟合程度最高，且类平均法既是空间守恒又具有单调的性能，比较常用，效果也较好。在数据前处理过程中，利用matlab中的系统聚类法在模型参数率定之前将大量洪水样本按其属性进行分类；提取同类洪水资料特征，率定每一类的模型参数；在预报阶段，识别待测洪水的归属类，并运用该类的系统参数对洪水进行预报，得到了较好的效果。综上所述，本文研究的基于聚类分析的洪水预报模型具有良好的效果，在洪水预报领域拥有广阔的应用前景。
章四龙[8]2004年在《洪水预报系统关键技术研究》文中认为本文着重对洪水预报系统中的预报模型库、预报方案构建、模型参数率定、交互式作业预报等关键技术进行分析研究，提出了相应的理论和方法，建立了通用化的洪水预报系统的技术体系。 本文主要研究内容与成果： 1、基于软件复用、软件构件、系统开发模型的基础上，提出了基于表现形式和系统功能的软件开发方法来研究通用洪水预报系统。 2、研究设计了一套已知、统一的预报模型库的标准数据接口和管理系统，建立了常用的预报模型库，实现了预报模型库的复用性、独立性、统一性和扩充性。 3、研究概化了预报方案的属性，设计了预报方案的管理系统，实现了采用人机界面方式直观、简单、快速地构建洪水预报方案。 4、研究设计了优化方法同预报模型库的标准数据接口，实现了人工试错和自动优选相耦合，具有多模型、多参数同时自动优选的模型参数率定功能。 5、研究提出了人工预报各环节的人机交互界面，为充分发挥预报员的知识和经验，加快预报分析的速度，提高预报成果的质量创造了条件。 6、基于过程拟合平滑技术、样条插值技术，研究开发了橡皮筋技术，实现了用鼠标修正一系列数据的功能。此技术优越于当前先进的NWSRFS系统中相应的技术。 7、基于本文所研究的关键技术体系而开发的中国洪水预报系统已成功应用于水利部、流域机构、省(市、区)等18个水文部门，大大提高了全国水文情报预报现代化水平，为实现增长有效预见期、提高预报精度的目标创造了条件。近几年来，为防洪调度决策部门提供了大量的预见期长、精度高的洪水预报成果，发挥了巨大作用。
彭涛, 沈铁元, 高玉芳, 胡跃文[9]2014年在《流域水文气象耦合的洪水预报研究及应用进展》文中指出洪水预报在防洪减灾中具有重要的理论意义和现实意义。论文从流域暴雨的定量降水估算与预报、流域洪水预报水文模型、流域水文气象耦合、流域洪水实时预报系统研发及业务应用等方面回顾了国内外流域水文气象耦合的洪水预报研究与实践的进展,并从洪水预报与气象预报的集成耦合、有物理基础的分布式水文模拟、洪水风险灾害评价等展望了流域洪水灾害预报的一些关键技术和问题。
彭涛, 张利平, 沈铁元, 殷志远, 李武阶[10]2010年在《现代水文气象预报技术研究进展》文中认为从定量降水预报与估算、实时洪水预报、水文气象耦合等叁个方面总结和回顾了现代洪水预报技术的研究现状,认为:如何融合雷达降水信息与雨量计资料,获取更为准确的降水信息的理论和技术方法还有待完善;水文气象预报的难点和重点在于如何缩小两者之间的时空尺度差异、如何在水文模式中考虑预见期降水;分布式水文模型中的许多物理过程、数学处理方法以及数据不足等问题还有待深入研究。
参考文献：
[1]. 现代洪水预报技术研究[D]. 钱镜林. 浙江大学. 2004
[2]. 冯家山水库洪水预报调度系统的研究与开发[D]. 李少华. 西安理工大学. 2002
[3]. 河库实时洪水预报模型研究及应用[D]. 李娜. 武汉大学. 2005
[4]. 基于学习机器的洪水预报模型研究[D]. 梅松. 浙江大学. 2004
[5]. 西江中下游洪水预报系统研究[D]. 孙龙. 河海大学. 2007
[6]. 流域洪水管理理论与方法的研究[D]. 洪小康. 西安理工大学. 2003
[7]. 系统聚类方法在洪水预报中的应用研究[D]. 柳卓. 浙江大学. 2007
[8]. 洪水预报系统关键技术研究[D]. 章四龙. 河海大学. 2004
[9]. 流域水文气象耦合的洪水预报研究及应用进展[J]. 彭涛, 沈铁元, 高玉芳, 胡跃文. 气象科技进展. 2014
[10]. 现代水文气象预报技术研究进展[J]. 彭涛, 张利平, 沈铁元, 殷志远, 李武阶. 人民黄河. 2010