改进的最优窗宽理论对年径流量的插值预测研究——以黄河利津等站为例

摘要：

针对小样本数据造成年径流量预测效果不理想的情况,以及非对称和非正态资料的处理问题,引入信息扩散和模糊映射思想,同时运用遗传算法改进最优窗宽理论,建立了新的扩散插值模型.该模型通过对零散数据点的信息进行模糊扩散,进而实现对有限数据点信息向其邻近区域点的概率插值.选取黄河利津站为例,根据其近70 a(1942-2011年)径流量实测数据,进行了缺损数据的插值和预测试验,同时与正态扩散插值模型进行对比分析,结果表明:1)预测值能较好地模拟实际径流序列的波形变化,对丰水年(如2007年)和枯水年(如2009年)的预报都比较准确;2)中长期预报(10a)平均相对误差仅为11.59％,相较传统方法有较大的改进;3)以黄河流域2个站点(花园口和兰州)和长江流域的3个站点(朱沱、宜昌和大通)年径流量预测试验以及海温资料的插值试验作为补充,验证了该算法的有效性和普适性.该模型可为实际水文数据资料的客观分析和中长期预报提供参考.

关键词：小样本数据、信息扩散、最优信息窗宽、遗传算法、径流量预报

所属期刊栏目：41

资助基金：国家自然科学基金面上资助项目41276088,41375002

在线出版日期：2018-06-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：258-266