雅魯藏布江中游段徑流預(yù)測(cè)研究.pdf

1、水資源是支撐人類(lèi)生命和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與可持續(xù)發(fā)展的最基本的要素之一，而其中的徑流要素的變化主導(dǎo)著整個(gè)系統(tǒng)的變化。由于受氣候、流域自然地理、社會(huì)發(fā)展以及人類(lèi)生存需要的綜合影響，其變化規(guī)律錯(cuò)綜復(fù)雜，表現(xiàn)出多時(shí)間尺度性、隨機(jī)性、突變性、非線性等特性。因此，徑流預(yù)測(cè)至今仍是國(guó)內(nèi)外研究的熱點(diǎn)和難點(diǎn)。 本文引用雅魯藏布江中游地區(qū)代表站徑流資料，對(duì)其年、月、日徑流進(jìn)行預(yù)測(cè)研究： 1.年徑流預(yù)測(cè)研究。引入了自回歸模型、最近鄰抽樣回歸模型、人工

2、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并嘗試了多站一階平穩(wěn)自回歸模型、多元線性回歸模型和多站人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，其中多站一階平穩(wěn)自回歸模型效果最為突出。 2．月徑流預(yù)測(cè)研究。探索應(yīng)用了季節(jié)性一階自回歸模型、門(mén)限回歸模型、季節(jié)性最近鄰抽樣回歸模型。季節(jié)性人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、季節(jié)性多站一階自回歸模型、季節(jié)性多元線性回歸模型和季節(jié)性多站人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。在月徑流預(yù)測(cè)中首推季節(jié)性多站一階自回歸模型。 3．日徑流預(yù)測(cè)研究。介紹了分期平穩(wěn)自回歸模型、最近鄰抽樣

3、回歸模型、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、多元線性回歸模型和多站人工神經(jīng)網(wǎng)路模型，通過(guò)實(shí)例分析，這幾種模型的日徑流預(yù)測(cè)效果都比較好，但預(yù)測(cè)精度最高的是多元線性回歸模型。 本文在雅魯藏布江中游地區(qū)徑流預(yù)測(cè)研究中，引入了傳統(tǒng)模型以及當(dāng)前應(yīng)用比較廣泛的模型，建立了單站和多站模型，總結(jié)出各種模型的優(yōu)缺點(diǎn)、局限性及實(shí)用價(jià)值。以更好掌握雅魯藏布江中游地區(qū)徑流變化趨勢(shì)，以便統(tǒng)籌安排、合理利用寶貴的水資源，達(dá)到最佳的經(jīng)濟(jì)效益。也為其他流域的徑流預(yù)測(cè)提供參考，