简介：本文引用改进的变权组合预测模型对宁夏某水库坝基沉降进行预测,并结合坝基沉降监测数据对比改进前后的变权组合预测模型在大坝坝基沉降的预测精度。研究结果表明：改进的变权组合预测模型由于可以考虑并动态计算不同模型之间的权重系数,对水库坝基沉降的预测精度高于传统的变权组合预测模型,预测沉降值和实测的沉降值之间的误差小于15%,比传统变权组合预测模型相对误差减少3.19%,且在月沉降均值相关系数上,改进的变权组合预测模型预测值和实测值之间相关度提高0.2012。研究成果对于水库坝基沉降预测方法提供参考价值。

简介：以某大坝沉降监测数据为例，利用Matlab软件的BP神经网络工具箱进行建模分析和预测。结果表明，滚动BP神经网络算法能较好地应用于大坝沉降数据的预测，具有良好的应用前景。

简介：针对径流量长期变化的因果关系复杂特性,常规的中长期水文预报模型又很难满足精度要求,提出了基于BP神经网络的来水量预测模型。结合实际径流数据,验证了模型的预报精度,可用来进行中长期水文预报。

简介：考虑到原始序列中个别值的偶然波动影响传统GM（1,1）模型的预测精度,基于GM（1,1）模型的基本原理,构造了遍历灰色模型T-GM（1,1）。结果表明,T-GM（1,1）大大提高了模型的预测精度,将原始序列中不确定因素对预测精度的影响降到了最低,具有广泛的实用性。

简介：洪水概率预报通过提供具有一定置信度的预报区间,评估预报结果的可靠度,为防洪调度提供重要依据。以淮河关键防洪断面王家坝为研究对象,分别采用API和新安江(XAJ)确定性模型进行初始的确定性预报,在此基础上,再采用模型条件处理器(MCP)推求不同量级洪水预报流量的条件概率分布函数,实现洪水概率预报。分别从中位数的确定性精度评价和概率预报的可靠度评价两方面对预报结果进行分析,结果表明:MCP洪水概率预报结果不仅具有较高的可靠度,而且其中位数预报与确定性模型结果相比,预报精度整体有所提高,说明MCP具备一定的校正预报能力。

简介：为了解济南市未来降雨的变化情况,以济南市1959~2015年降雨量数据为研究对象运用SPSS软件中时间序列模型ARIMA对其进行了建模;拟合1959~2015年的降雨量数据及预测未来5年的降雨量。ARIMA模型预测结果表明了济南市2016~2020年的年降雨量依次为676.5,635.5,689.8,630.7,663.3mm,5年的年平均降雨量为659.2mm,这与过去57年的多年平均降雨量较为接近,可以依此推测济南市未来5年出现干旱及洪涝灾害的可能性较小。可以看出,影响ARIMA模型预测结果的因素有很多,为了更加精准地预测降雨量,应当考虑多种要素并结合当地具体环境,建立符合当地的降水量预测模型。

简介：近年来，各种用水量预测方法不断出现，然而在对用水量预测模型拟合精度的评价上仅采用单一指标。针对这种单一指标评价方法的不足之处。建立了用水量预测模型的灰色理论综合评价体系，依据灰色系统理论中灰色关联分析的原理，提出了用水量预测模型的灰色理论综合评价方法，为用水量预测模型的评价及模型的择优提供参考。实例表明，该法评价的模型适应性较强，模型拟合精度较高。

简介：水文预报对于防洪、抗旱以及水资源调度等具有重要意义。水文预报通常依靠水文模型来完成,由于受到不同流域特点、产汇流机制等的限制,每个水文模型都具有各自的特点及适用区域。单一模型具有非常大的水文预报不确定性,为了解决单一模型局限性的问题,多模型水文预报常作为降低水文预报不确定性有效方法之一。选用三种常见的水文模型:时变增益水文模型、新安江模型和萨克拉门托模型,在珠江飞来峡流域进行分布式建模,采用相同的输入与初始场,三个模型独立进行模拟,然后对比三个模型的结果,并进行贝叶斯多模型加权平均和简单平均得到多模型平均结果,研究结果表明,贝叶斯模型处理后的结果要比单个模型模拟结果和简单平均处理后的结果准确率高。

简介：考虑城市用水量受众多因素影响,具有系统稳定性和非线性的特点,利用人工神经网络理论建立了改进BP网络预测模型,通过实例证明了该模型是一种行之有效的用水量预测模型.

简介：本文在分析影响作物蒸发蒸腾量的气象因子的基础上,以不同的气象因子组合为输入向量,以参照腾发量为输出向量,构建了气象资料不足情况下三种计算参数腾发量的BP神经网络模型BPET1、BPET2和BPET3.利用宁夏引黄灌区2000～2003年的逐日气象资料对所建模型进行反复训练和预测,并把预测结果与传统的Penman-Monteith公式计算而得的同期作物ET0值相比较.其中,BPET1的预测值与ETO值的相关系数平方为0.9914;BPET2的预测值与ET0值的相关系数平方为0.9917;BPET3的预测值与ETO值的相关系数平方为0.9854.研究结果表明,本文构建的模型计算精度较高,方法简便可行,能满足实际生产需要.

简介：年最大洪峰流量预测,受较多的复杂因素的影响,不确定性较强,用常规统计方法做出准确预报具有较大困难.从水文序列本身出发,提出将投影回归模型应用于年最大洪峰流量预测,为了更好获得投影寻踪模型参数和预测精度,提出了运用延迟相关系数法确定回归预测因子、群居蜘蛛算法优化投影寻踪模型最佳投影方向参数a、利用最小二乘法确定多项式的权系数c、岭函数个数M的群居蜘蛛优化投影寻踪年最大洪峰流量预测模型,结合长江宜昌站（1882年-2004年）的年最大洪峰流量资料进行实例预测,训练阶段平均绝对相对误差为8.61%,预测阶段平均绝对相对误差为10.51%,该模型预测效果较好,模型结果稳定,可有效应用于年最大洪峰流量预测.

简介：针对直接采用原始数据建立尾矿坝变形规律预测verhulst模型不满足精度要求的问题,根据尾矿坝变形规律和缓冲算子理论,选取三种弱化缓冲算子,对原始数据进行弱化缓冲处理,用新生成的序列建立verhulst模型进行精度校核,最后用建立的模型对坝体未来的变形值进行预测。结果表明,采用引入弱化缓冲算子作用后的序列建模,可以提高verhulst模型预测精度,使得预测结果符合尾矿坝变形规律。

简介：基于灰色预测理论,建立了残差灰色预测模型与等维递补预测模型两者相结合的组合灰色预测模型,可以对城市用水量进行预测。以新疆阿克苏市1990～2002年用水量作为建模数据,利用4种不同模型分别对2003～2005年用水量进行预测。结果表明：组合灰色预测模型预测精度明显高于单一的灰色模型,具有预测精度高、简捷实用等特点。

简介：在调水工程中,如果泵站站前水位过低,会危及泵站安全,如果水位过高,会危及周边安全,因此探寻调水工程中河渠湖库水位变化显得尤为重要.以南水北调东线山东段南四湖为研究区域,寻求不同起调水位、出入流量、泵站开启时间差的调水方案下泵前水位变化规律.先利用耦合模型对不同的调水方案进行数值模拟,然后选取23组调水方案及其数值模拟所得的泵前水位作为样本训练BP神经网络,建立BP神经网络调蓄水位预测模型并进行验证,最后利用预测模型对不同调水方案进行泵前水位预测.结果表明,BP神经网络预测模型具有很强的预测能力,预测模型结果与耦合模型结果泵前水位基本吻合,水深相对误差小于9.15%,而模型计算效率提升96.67%.

简介：分别采用自回归预测模型和小波神经网络模型对辽宁中部平原某区域地下水埋设进行预测,并结合区域内实测地下水埋深数据,对比分析不同模型的预测精度和适用性。结果表明：神经网络模型在辽宁中部地下水埋深预测精度好于自回归模型,更适用于辽宁中部地下水埋深的预测和趋势分析。研究成果对于辽宁中部平原区地下水埋深预测方法具有较好的参考价值。

简介：邯郸东部平原工农业用水主要靠开采浅层地下水,而地下水补给量又主要靠降雨入渗补给形成,进入80年代以来,工农业用水量日益增加,地下水超采严重,引起地下水水位大幅度下降。根据上述现象,本文通过对邯郸市东部平原区地下水观测资料分析,建立(P_年～_浅～H_末)相关的简易模型,用于解决确定合理的地下水开采量及其预测等问题。

简介：由于江河流域的月平均流量变化与月尺度的短期气候变化密切相关,因此天生桥一级水电站参照月尺度的短期气候变化的逐月滚动预测模型建立了江河流域的月平均流量逐月滚动预测模型,并用该模型对天生桥一级水电站2001年1月以后的逐月平均入库流量和瞬时最大入库流量进行了预测.

简介：新中国成立以来我国修建了许多水闸。这些水闸在农田灌溉、防洪方面发挥了重要作用,为我国的经济建设和抵御自然灾害做出了贡献。然而,随着时间的推移,许多工程已不同程度地出现了老化病害,有的已影响到工程的安全运行。水闸的老化病害会使工程的可靠性降低。通常,老化是指在规定的时间和条件下,由内外自然因素的作用和影响而引起的材料和结构性能的退化,以致于出现裂缝、钢筋锈蚀、表皮剥蚀等破坏现象,逐渐丧失了预定的功能;病害是指人为过失如设

简介：

简介：全国水中长期供求计划的需水预测采用了以驱动需水增长的内因为依据,将影响需水的外因作为合理性条件对预测结果进行检测,并反馈修正预测值的预测方法。全国水资源供需分析,是经系统分析的理论和方法,综合考虑社会、经济、环境和水资源的相互关系,分析不同发展时期,各规划方案的水资源供需状况。经过多种方案的对比分析,预测2000年全国需水量将在5800亿～6100亿m~3之间,供水量为5600亿～5800亿m~3之间,缺水量为134亿～280亿m~3;2010年需水量将在6460亿～6900亿m~3之间,供水量将在6500亿～6700亿m~3之间,缺水量为173亿～318亿m~3。