基于WA、ANN和水文频率分析法相结合的中长期水文预报模型的研究

摘要：

针对传统中长期水文预报方法模拟预测结果精度低、未考虑水文不确定性因素的影响等问题,本文将小波分析(WA),人工神经网络(ANN)和水文频率分析法联合使用,建立了不确定性中长期水文预报模型:即在应用WA揭示水文序列变化特性的基础上,将原序列分为主序列和随机序列两部分,然后利用ANN对主序列进行模拟预测,对随机序列进行水文频率分析,最后将两部分结果叠加作为最终预测值.将该模型用于黄河河口地区作中长期水文预报,并与传统方法作对比,进行模型验证.结果显示:该模型能同时揭示序列的时、频结构和变化特性;预报值结果精度高;且合格率高;能定量分析和描述水文不确定性因素对预报结果的影响,可得到不同频率对应水文序列的模拟预测值.因此该模型的预报结果更加合理有效,对实际生产应用更具有指导意义.

关键词：中长期水文预报、水文时间序列、小波分析、人工神经网络、水文频率分析法、不确定性

所属期刊栏目：29

分类号：P338~+.2(水文科学（水界物理学）)

资助基金：国家自然科学基金项目40725010,40730635,40672160;水利公益项目2007SHZ1-24

在线出版日期：2009-07-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：10-15,9