岷江上游径流变化特性分析与其预测的的研究

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1、四川大学博士论文摘要与此同时，在初步分析水文模型研究现状与进展的基础上，利用实测水文气象资料，用Elman动态神经网络研究建立了岷江上游降雨～径流预测模型和偏最小二乘预测模型，并基于动态神经网络的特点，采用改进的Elman模型，对紫坪铺站来年(2004年)月径流和未来5年(2004～2008年)岷江上游天然年径流变化趋势进行了预测分析。概括起来，本次研究和预测分析取得以下主要成果：1．基于小波分析法，揭示了氓江上游年径流在长期的多时间尺度变化中，主要存在5年、13年和24年左右的周期变化。所以。要求应在不

2、同的时间尺度下对未来趋势进行分析和预测。2．岷江上游紫坪铺站和姜射坝站年径流时序长期变化中，时序间都存在有一定的自和互相关性。3．基于小波分析法，对紫坪铺的月径流和年径流进行去噪分析；通过低频分析揭示岷江上游紫坪铺站来水量呈现出降低的趋势。4．分析太阳活动这一外部重要作用因子与岷江上游年径流时间序列，表明在长期的变化中，在不同时间尺度下具有一定的相关性。5．采用动态Elman神经网络，建立人工神经网络的降雨～径流预测模型；根据紫坪铺站和岷江上游自然、社会和经济等的相关性；建立了偏最tb-=乘回归的紫坪铺年

3、径流量预测模型。6．采用多尺度分析理论中的Mallat算法与Daubechics小波去噪、重构，并结合改进Elman神经网络理论建立岷江上游紫坪铺站月径流和年径流网络预测耦合模型。总之，本文运用现代新理论、新方法，多途径地研究了岷江上游年径流长期变化的特性，并为决策、研究以及公众提供岷江上游径流的未来变化。关键词：岷江上游月(年)径流周期性相关性随机性太阳黑子小波方法神经网络预测，1f-四川大学博士论文摘要TheUpperReachoftheMinjiangRiverrunoff·analysisandi

4、tsforecastMajor：HydrologyandWaterResourcesPh．D．Candidate：XuLiu-xingSupervisor：ProfessorLiangChuanABSTRACTWaterrcsOqtll"Cessystemandhydro-environmentarevast,variantandnonlinearenergy-system．Thevarianceofrunoff,whichismainfactorinthesystemanddominantstlleⅥ—

5、a瑚：eofthewholesystem,hasiIj!lp咖teffects011socialeconomyandenvironmentofwalel"rc,soui'oesofthedisuicLBccanseofthesyathcticinfluenceofweather,geographyandhuman-madedevelopmentactions，runoffoftheUpperReachoftheMinjiangRiverbasiniscomplicated,multi-time-scale

6、depende咄random,discontinuous，andnon-linearetc．Traditionalmethodsofrunoffanalysisandprediction黜difficulttogetsatisfactoryresnltsandfacingclmllenges．FortheintegratedmanagementandsustainabledevelopmentoftheUpperReachoftheMinjiangRiverbasin，manyeffectshavebee

7、nmadetOanalyzeitsrunoffcharactcrisficandcail[yOUtitsnmoffforecast,includingmanydomesticandinternationalresearchprograms．TheUpperReachoftheMinjiangRiverresearchisbecomingoneofthet砸calstudybasinsinwaterscience．Thisthesis．underthesupportofChi船scNationalbasic

8、researchdevelopmentplanning“973”(No．2003CB415202)，，andDoujiangWeirirrigationare,asoptim矗lallocationofwaterresourcesandadjustingthemanagementstudy(NO．04H454)，appliesmodernocwtheori嚣(suchasstochastictheory,wavelettran