黄河源区多个水文站点径流量的分析与预测

论文摘要

黄河的利用和治理一直都是社会焦点问题,上个世纪90年代到本世纪初期,黄河部分河段一度出现了水位下降,断流等现象。究其原因,黄河源头治理力度不够是出现黄河生态恶化因素之一,由于当地的经济快速发展,以及牧业经营方式不得当给草场的压力变大,草原退化,土地荒漠化严重,黄河生态受到了前所未有的挑战。本文对青海省五个黄河水文站点的径流量进行了相关统计分析,并且对其进行了短期预测,在针对黄河源头生态预防上有一定的应用价值。首先文中对五个水文站点的季度与年度径流量进行了统计分析,了解了历年径流量走势,发现五个站点的流量趋势起伏较大,其中1990年到2005年五个站点的径流量都出现了不同程度的下降;分析季度流量和季度流量占比时发现,与其它几个站点相比。黄河沿站季度流量出现了不同的占比情况,黄河岩是几个站点流量最小的站点,经常出现断流,这与它的季度流量占比出现不同不无关系,其他四个站点的季度流量占比及分布情况比较相似,相差不到一个百分点。为了能够更好的了解黄河源头的健康状况,本文对五个站点月度径流量进行了预测研究。首先利用EEMD分解法以及数据归一化方法对原始数据进行了预处理;然后利用基于人工智能优化算法优化的BPNN模型对几个站点的月度径流量进行了预测;最后利用几个误差评定标准对模型进行了预测性能比较。研究结论表明,对于不同站点的径流量,模型的预测精度并不统一,不存在万能模型,各个模型对于不同站点的预测效果也存在差异,甚至经过优化的模型预测效果没有得到提升,反而有所下降,但总体上,优化模型都表现出了很好的预测效果。

论文目录

• 中文摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
•   1.1 研究背景
•   1.2 径流量对于河流健康评价的意义
•   1.3 国内外研究现状
•   1.4 本文研究工作
•   1.5 本文创新点
• 第2章 各站点数据的特征分析
•   2.1 研究地区选取
•   2.2 研究数据介绍
•   2.3 各个站点数据的季节变化特征
• 第3章 径流量的预测分析
•   3.1 模型概述
•     3.1.1 经验模态分解法的基本原理
•     3.1.2 集成经验模态分解法的基本原理
•     3.1.3 遗传算法的基本原理
•     3.1.4 粒子群优化算法
•     3.1.5 花朵授粉算法的基本原理
•     3.1.6 BP神经网络算法的基本原理
•     3.1.7 模型预测精度的评价标准
•   3.2 径流量数据预处理
•   3.3 组合预测模型及预测精度评价准则介绍
•     3.3.1 混合预测模型EEMD-GAPSO-BP神经网络
•     3.3.2 GAPSO优化算法
•   3.4 实证分析
•     3.4.1 唐乃亥站月度径流量预测结果分析
•     3.4.2 军功站月度径流量预测结果分析
•     3.4.3 玛曲站月度径流量预测结果分析
•     3.4.4 吉迈站月度径流量预测结果分析
•     3.4.5 黄河沿站月度径流量预测结果分析
•   3.5 本章小结
• 第4章 结论与展望
•   4.1 结论
•   4.2 展望
• 参考文献
• 致谢

文章来源

类型: 硕士论文

作者: 刘兴龙

导师: 焦桂梅

关键词: 黄河径流量,神经网络,智能优化算法,混合预测模型

来源: 兰州大学

年度: 2019

分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑

专业: 地球物理学,地球物理学,水利水电工程

单位: 兰州大学

分类号: P336;P333.1

总页数: 53

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