基于组合模型方法对径流量数据的研究及预测——以石羊河月均径流量为例

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水是维持生命和发展经济不可缺少的自然资源，水资源的开发利用为人类社会进步、国民经济发展提供了必要的物质保证，而径流量的多少与水资源的开发利用息息相关，所以径流量的预测结果对制定该地区防洪、抗旱、水库的优化调度等策略具有十分重要的参考价值。但因其受到各种错综复杂因素的影响，对径流预测的研究成为了国内外学者研究的热点和难点。本文基于小波分解（WD）、粒子群优化算法（PSO）、径向基函数网络（RBFN），Elman神经网络（Elman）提出了一种新组合模型WD-PSO-RBFN-Elman。并将该组合模型应用到石羊河的两个站点（杂木寺和黄羊水库）的月均径流量数据的预测中。针对月均径流量数据呈现出非线性、不稳定性的特点，先对原始序列进行预处理，即用WD(db1小波的三层分解)的方法将原始序列分解为低频序列（A3）和一系列高频序列（D1、D2、D3），其中 A3 序列反映了杂木寺和黄羊水库月均径流量的主要波动情况，根据 A3 序列呈现的季节性特点对其进行季节调整（SAM），再用PSO优化的RBFN进行逼近；高频序列D1、D2、D3保留了杂木寺和黄羊水库月均径流量数据的细节部分，对D1、D2、D3序列分别进行Elman拟合，然后将PSO-RBFN逼近所得序列跟Elman拟合输出的一系列高频序列线性加权，得到 WD-PSO-RBFN-Elman的最终预测结果。为了验证新组合模型的有效性，将该模型与其它三组模型做了比较，如 RBFN 网络、WD-SAM-RBFN模型、WD-PSO-RBFN模型等，仿真结果表明，本文提出的WD-PSO-RBFN-Elman模型对于月均径流量数据的预测具有更好的效果.

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作者
刘云巧;
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作者单位

兰州大学;

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授予单位兰州大学;
学科应用统计
授予学位硕士
导师姓名焦桂梅;
年度 2018
页码
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原文格式 PDF
正文语种中文
中图分类物理化学（理论化学）、化学物理学;计算技术、计算机技术;
关键词
组合; 模型方法; 流量数据; 预测; 石羊河;

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