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《新豐江流域徑流量的分析及預(yù)測(cè)》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫(kù)。
1、中山大學(xué)碩士學(xué)位論文新豐江流域徑流量的分析及預(yù)測(cè)姓名：申云申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：碩士專業(yè)：水文學(xué)及水資源指導(dǎo)教師：陳俊合20070606中山大學(xué)碩士學(xué)位論文新豐江流域徑流量的分析及預(yù)測(cè)專業(yè)：水文學(xué)及水資源碩士生：申云指導(dǎo)教師：陳俊合教授摘要中長(zhǎng)期水文預(yù)報(bào)在抗洪救災(zāi)、水利工程的興建、管理、水量的合理調(diào)配等的重要依據(jù)，本文通過分析中長(zhǎng)期水文預(yù)報(bào)的發(fā)展歷程，說明中長(zhǎng)期水文預(yù)報(bào)已經(jīng)取得的成就，以及普遍還存在的一些問題：預(yù)報(bào)的精度偏低，結(jié)果可靠性不高，同時(shí)指出這也是今后研究中亟待得到解決的問題。本文利用方差分析周期外推方法，提出了改進(jìn)的正規(guī)化周期回歸模型。文中首先
2、對(duì)模型的基本結(jié)構(gòu)原理迸行了詳細(xì)的介紹，在此基礎(chǔ)上將模型應(yīng)用到新豐江流域的月徑流序列，進(jìn)行模擬和預(yù)測(cè)，計(jì)算結(jié)果為：新豐江流域月徑流序列年內(nèi)分布呈單峰型，序列存在較為明顯的長(zhǎng)期趨勢(shì)項(xiàng)k-一1599641．375—0．02606t一0．28211t24-0．1688t3，經(jīng)過計(jì)算篩選，共找到3個(gè)穩(wěn)定的周期：長(zhǎng)度分別位：151個(gè)月、129個(gè)月、87個(gè)月．長(zhǎng)期趨勢(shì)項(xiàng)和周期項(xiàng)擬合后基本上能夠反映出實(shí)測(cè)徑流序列的特征和變化，但預(yù)報(bào)的精度還不夠高，為此，本文對(duì)周期回歸模型分離出來的隨機(jī)項(xiàng)時(shí)間序列進(jìn)行BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分析、計(jì)算預(yù)報(bào)，并且把預(yù)報(bào)的結(jié)果擬合到周期回歸模型
3、的預(yù)報(bào)結(jié)果中去，從而達(dá)到了從整體上提高精度的目的。關(guān)鍵詞：中長(zhǎng)期水文預(yù)報(bào)周期回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)徑流新豐江流域中山大學(xué)碩士學(xué)位論文AnaIysiSandForecastoftheRunoffinXinfengjiangBasigMajor：hydrologyandwaterresourcesName：ShenYunSupervisor=ProfessorChenJun-heABSTRACTThemidandlong-termhydrologicforecastistheimportantbasistothefloodmitigation，theconst
4、ruct、managementofhydraulicengineering，thereasonablyuseofwaterandsoon．Throughtheanalysisonthedevelopmentcourseofthemidandlong-termhydrologicforecast，thearticleshowstheachievementwehavegotten,andtheproblemswhichexistuniversally·——--··-thepredictionprecisionislowrelatively,there
5、sultisnotsoreliable．a(chǎn)ndtheseproblemsareexpectedtobesettledinthefuture．usingthevarianceandperiodanalysismethod,thearticleputsforwardtheimprovednormalizedperiodregressionmodelThefirstofall,theauthorintroducesthestructureandtheprincipleofthemodelindetaiLOnthebasisofit，toaptlythe
6、modeltothemonthlyrunofftimeseriesofthexinfengjiangbasin,theoutcomeshows：Thedistributionofthemeanrunoffisthesingle-peaktypeduringtheyear,Thereisthegradualrisingtrendinthetimeseries，andtheformulaofthetrenditemis：K-一1599641·375—0·02606t一0·28211t2+0·1688t3，thmugh鋤lysis，find3stabl
7、eperiods=151months、129months、87months．Thesumofthelong-termtrenditemandtheperiodsitembasicallycanreflectthecharacteristicandthechangeoftheactualrunoffsequence,bettheprecisionisⅡ中山大學(xué)碩士學(xué)位論文insufficientlyhigh,forthis,usingBPNeuralNetworks,analyses，computes,forecaststhestochastict
8、imeserieswhichisseparatedfromthePeriodicRegressionmodel,andfitsthefo
