时间序列分析在径流预测中的应用

大连理工大学硕士学位论文时间序列分析在径流预测中的应用姓名：屈磊磊申请学位级别：硕士专业：概率论与数理统计指导教师：宋立新20081201时间序列分析在径流预测中的应用作者：屈磊磊学位授予单位：大连理工大学相似文献(10条)1.学位论文杜琨径流预测与洪水模拟新方法研究2002该文的研究工作分为两大部分,第一部分为径流预测问题的研究,第二部分为洪水模拟及洪水波动规律的探索新方法的研究.第一部分概述了应用时间序列方法解决径流预测问题的原理和方法,应用不对称周期叠合预测模型和方案进行实例预测;叙述了人工神经网络方法(BP模型)的原理方法,并应用BP模型方法进行径流预测.最后结合欧阳海大洪水预报速度方案中的径流预测问题对两种方法进行结果对比分析.第二部分概述了洪水模拟的传统水动力学方法(PDE)的原理和方法,研究证明了神经网络具有从实测数据中反演推求洪水波动方程的能力,找到了一条从新的角度探索研究洪水波运动传播特性的途径,并由此建立一套行之有效的洪水模拟演算方法.计算结果表明,效果良好.2.期刊论文金菊良.丁晶遗传算法用于水资源工程中的理论和应用研究-计算机工程与应用2003,39(35)基于遗传算法的运行机理和交叉思想,文章把遗传算法的基本原理、分析技术和先进算法较完整地引入水资源工程领域,研制了适用于水资源工程问题的标准遗传算法的3种改进方案,即基于二进制编码的加速遗传算法(AGA)、基于实数编码的加速遗传算法(RAGA)和基于整数编码的单亲遗传算法(IPGA),建立了基于AGA的门限自回归模型、基于AGA的门限回归模型、基于AGA的双线性模型、基于RAGA的逻辑斯谛曲线等级评价模型、基于RAGA的投影寻踪等级评价模型.并把这些模型成功地用于地下水预测、海洋冰情预测、河道洪水预测、径流预测、旱涝序列预测、洪水灾情评估、水质综合评价等实际问题中.研究结果说明,遗传算法在处理实际水资源工程复杂优化问题中具有广泛的应用价值,值得进一步研究和探索.3.学位论文佟春生复杂性理论在河川径流时间序列分析中的应用研究2005河川径流过程的描述和预测历来是水文水资源系统十分重要的课题之一，它是水资源规划、配置与调控的基本依据。本文结合国家自然科学基金和国家重大基础规划项目，以黄河干流径流序列为例，采用复杂性理论及方法，对河川径流变化的复杂性、长程相关性、可预测能力和预测方法进行了研究，主要取得了以下具有特色和创新性研究成果：(1)基于径流是多因素耦合作用的一种涌现的思想，提出了径流时间序列的“解耦、提纯、耦合”分析及预测建模方法，初步构建了径流序列分析的复杂性理论框架，丰富了水文水资源系统理论，为研究径流演变规律提供了一种新的技术。(2)针对关联维数、李亚普诺夫指数、K熵等算法对时间序列长度的依赖性等问题，引入了具有计算方便、适应于有限数据的复杂性测度分析方法，对河川径流的复杂性进行了分析；并采用空心比率准则对复杂性测度算法进行了改进，较好地避免了“过分粗粒化”的问题。分析结果表明，径流量多与少的变化过程反映的是径流的有序与无序的演变过程；近似熵测度高低值后的低高值异常变化特征反映了径流峰谷值前径流变化的动力学特征，为深入认识径流时间序列的动力学特征提供了一种新的分析方法，同时为径流峰谷预测提供了一种新的定性手段。(3)针对径流时间序列的趋势和非平稳特征，引入了非趋势波动分析方法对黄河干流径流时间序列长程相关性进行了实证分析；首次应用递归图方法诊断黄河干流天然和实测径流时间序列的可预测能力。结果表明，黄河干流天然和实测径流时间序列中均存在着一定程度的长程相关性（持久性），并可以进行短期预测，为径流时间序列的长程相关性和预测能力诊断研究提供了新的方法。(4)针对径流的多因素耦合特征，提出了参与径流演变的最小因素（变量）集的概念，引入相空间重构技术和独立分量分析方法，实现了径流时间序列的“解耦和提纯”，并拓展了相空间重构技术的应用范围。结果表明，影响黄河干流上中下游径流变化的因素至少有3个；各站天然径流的影响因素中，有一个因素的变化具有明显的规律性，另两个因素的变化较为复杂，而实测径流的影响因素的变化均较为复杂，为径流时间序列影响因素分析研究提供了新的思路。(5)考虑到径流序列的长度和峰值突变性的特点，本文采用小样本机器学习理论中的最小二乘支持向量机进行预测建模。并针对支持向量机算法存在的参数优化、训练和测试速度等问题，建立了一种基于混沌优化的峰值识别最小二乘支持向量机径流预测模型；提出了运用相空间重构技术和独立分量分析对样本进行分离的混沌优化峰值识别最小二乘支持向量机算法，为提高模型的学习能力和预测能力提供了技术保障。仿真结果表明，该模型不仅学习能力较强、预测精度较高，而且训练和测试速度快，为径流时间序列的预测提供了一种新的工具。4.学位论文龚传利径流预测模型与算法及闸门监控系统设计2003该文首先介绍简单遗传算法的理论与实现,讨论简单遗传算法的缺陷,并进行改进,提出并行遗传算法的串行模拟方法.然后介绍BP算法的实现,指出BP算法的缺陷,提出各种改进方法.采用并行遗传算法优化BP网络权值的训练,从而建立遗传BP算法的径流预报模型.最后介绍了闸门自动监控系统,根据系统的结构和功能需要,根据径流预测和洪水调度方案,确定闸门优化启闭方案,建立闸门优化启闭编制的数学模型.另外考虑水电站对于闸门可靠性要求较高,结合闸门自动监控系统的现状和可能发展趋势,将计算机技术、PLC技术、现场总线技术应用于水电站闸门监控系统中,改善现有水电站闸门监测、控制中存在的各种问题,研究了闸门监控系统和组建网络中的容错问题,指出在闸门自动监控系统中需要考虑的容错因素,并提出了多种容错策略,达到提高系统的可靠性的目的.5.学位论文张婧婧三峡梯级电站电力生产调度决策支持系统:系统设计与预测模型研究2002长江三峡工程是长江干流上兴建的一座综合性水利枢纽,它同已建成投产多年的葛洲坝电站形成一个三峡梯级.两个电站在水力和电力方面实行梯级联合优化调度.长江三峡梯级电站电力生产调度决策支持系统(YangtzeThreeGorgesCascadePower-GeneratingDispatchingDecisionSupportSystem,TGDSS)要为三峡-葛洲坝梯级联合调度进行动态仿真,对三峡梯级水电系统的经济高效、安全运行进行决策支持.TGDSS主要包括模型库,数据库和人机对话管理三个子系统.模型库中的预测模型是电力生产调度的基础模块,将为周优化调度模块,日优化调度模块,实时滚动优化调度模块提供径流预测结果和负荷预测曲线图.该文重点研究了TGDSS的整体结构并提出了系统设计方案,对模型库中的径流预测模型与方法进行了研究与应用.该文第一章介绍了决策支持系统(DecisionSupportSystem,DSS)和预测模型的研究与发展;第二章,不仅对一般的DSS的系统结构和组成进行了分析,而且针对TGDSS的要求和特点,对TGDSS的整体结构和功能模块进行了系统的分析.第三章,对TGDSS模型库中的基本模块--预测模块进行了研究.第四章,分别采用ARMA模型和ANN模型进行三峡宜晶站的日径流建模和预测.6.期刊论文刘晓安基于小波分析的年最大径流预测方法-中国农村水利水电2006,(7)径流序列可以看成是各种不同成分线性叠加构成的时间序列.利用小波变换良好的局部化时频分析能力,将年最大径流序列进行分解,使其趋势项、周期项和随机项得以分离.各子序列分别代表不同的时间尺度,反映了各种物理因素对径流过程的影响.然后根据各子序列的特性分别建立幂函数、周期函数或ARMA模型并进行预测.最后将各子序列的预测值合成,得到年最大径流序列的预测值.对宜昌站1991～2002年最大径流量的预测结果表明,该方法是切实可行的.并指出小波包变换在分析中、高频信息方面优于小波变换,有助于进一步提高预测的精度.7.学位论文韦浩城市供水水源系统优化调度2008水资源的时空分配不均、水资源的污染和浪费、城市化和社会经济迅猛发展，导致了城市水资源供需矛盾日益突出。为了实现水资源的可持续利用和社会经济的可持续发展，在建立蓄水工程和引水工程的同时，必须实现各水源的联合调度和分配，使有限的水资源量价值最大化。本文以此为题，对城市的供水水源系统优化调度进行了探讨和研究。本文在总结了国内外中长期入库径流预测方法的基础上，将小波变换和周期均值叠加耦合成小波周期分析模型，为了了解其合理性和准确性，以深圳市铁岗水库为例，同时应用小波周期分析，周期均值叠加和自回归模型三种方法进行月均径流预测，结果表明小波周期分析方法精度稍高，说明了小波周期分析不仅发挥了小波变换对时间序列分析能力强的特点，而且也充分利用了周期分析好的优势。分析了不同需水预测的影响因素以及对应不同预测方法比较。对于农业需水预测，综合分析法在一定意义上等效于以灌溉面积为自变量的一元回归，灌溉定额相当于回归系数。综合分析法工作量小，而且具有通用性。为了使趋势法具有更加广泛的实用性，将趋势法与分块预测综合起来的综合预测模型更加适用于实际的工业和生活需水预测。对近年来国内外水库优化调度进行了简单的综述。以深圳供水水源系统为背景建立模型，系统模型采用大系统递阶分解协调技术、结合动态规划方法进行求解，对于不同的子系统采用不同的求解方法，既能提高效率，又能保证计算精度。本文对不同东部引水过程进行模拟分析，并推荐了东部引水过程分配，对工程运行提供了有价值的成果。通过不同典型年的模拟计算，指出了过水能力，检修期调蓄能力等对供需平衡的影响，对系统的进一步完善提供了有益的建议。本文还采用长系列法进行优化调度，仔细考虑当地水资源的不同空间组合，较好地表达了保证率的概念，比以往用降雨量频率作为保证率的处理方法，概念更准确，成果更可靠。8.学位论文胡平降雨径流组合预测理论及其应用研究2004本文尝试将非线性组合预测方法应用于径流预测中首先，利用降雨径流模型和时间序列分析联合建立统计模型，其基本思想是建立前一个时段径流量和前九个时段降雨量及其平均降雨量与当前时段径流量的线性方程，根据模型资料得到线性方程组，利用最小二乘法率定参数，得到拟合和预测结果。其次，利用神经网络建立非线性时序模型，其基本思想是建立以自回归模型为基础的神经网络模型，即建立时延神经网络对当前时段的径流进行预测，结果建立了（3，7，1）结构的神经网络模型，得到拟合和预测结果。最后，将组合预测理论应用于径流预报，先后建立了基于神经网络的非线性组合预测模型和基于小波网络的非线性组合预测模型，其基本原理是将前面建立的两个模型结果作为神经网络和小波网络的输入，从而进行非线性组合预测，通过比较，结果说明了组合预测方法的优越性，即组合预测结果优于参加组合预测的单个预测结果。又小波网络较神经网络有更多的优点，通过比较，证实基于小波网络的非线性组合预测方法用于径流预报中更能提高预测的精度。本文的重点是第四章和第五章。对组合预测理论的说明及应用,以及小波网络的建立。9.学位论文石教智变化环境下流域径流演变研究——驱动力、演化模式及模拟预测2006自地球在宇宙中出现起，地球及其环境就无时无地不在变化。从这个意义上讲，全球变化是自始自终地进行着的。只是在人类文明出现之前，这种变化是一种自然演化过程，如海陆变迁、风化侵蚀等，具有一定的随机性和规律性；有了人类文明之后，人类活动开始和各种自然因素交织一起，改变着人类的居住环境，如修渠筑坝、垦伐种植等。而且随着人类文明的不断进步，环境变化受人类活动影响越来越大，表现在水资源领域，则是一方面：水资源的需求量不断增加，供需矛盾日益突出；另一方面：受水资源开发利用等人类活动和气候等自然因素变化的双重影响，水文要素产生变异，水循环过程日益复杂。变化环境下的水循环研究正成为全球变化研究计划的若干核心研究计划之一。流域径流作为水循环的重要环节和人类可利用水资源的主要存在形式，是流域水资源综合开发利用、优化配置、科学管理最重要的依据，它的形成受到人类活动和气候变化等越来越多的影响。因此，本文以流域径流为研究对象，在分析