非汛期径流预报方法的应用研究

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1、627密级玉论文作者姓名盎国民学号Q箜Q】Q]QZ】单位皿盘太堂论文中文题名韭迅甥暨逾亟拯友洼的廑旦班窥论文中文副题名五论文英文题名一StudyontheApplicationofStreamflowForecasting—MethodsinDryPeriod论文英文副题名None论文语种这蚤论文摘要语种返亟!墓亟论文页数鲤亟论文字数兰：兰互论文主题词丝逾亟拯!逐垄回归筮查丘!旦里厶王主生丝!塑终!墨缍盟回庄到申请学位级别王堂亟±专业名称坐塞堂丛丞童逝研究方向丕塞塑理趣徨公盘撞拟丛亟塑指导教师姓名型

2、握纯塾援单位逦连太：堂丞塞坐童退堂瞳生玉国麴直单位逦直省迎釜旦论文答辩口期至QQZ生昼旦!至目摘要随着社会主义现代化事业的不断发展，国民经济各个部门对水文预报提出的要求越来越高：从防洪抗旱的指挥，大中小型水利、水电、水运工程的兴建、管理运行直至国防建设都要求水文部门能提供预见期长、准确性高的径流预报。径流预报方法可以分为两种：过程驱动方法和数据驱动方法。过程驱动方法认为从系统的理论来看，径流是流域系统的输出。它用数学的方法估计控制径流过程的流域内在物理过程。而数据驱动方法是基于黑箱子方法的，它从数学

3、上识别输入和输出的关系，而不考虑流域内在的物理机制。本文首先对径流预报的意义和研究现状进行了概述，介绍了数据驱动模型的三种理论和方法：逐步回归分析、BP神经网络和多维时间序列模型。分别对影响伊洛河流域黑石关、卢氏和栾川站日径流过程的因素进行了分析，在此基础上，选取合适的预报因子，确定模型的结构和参数。根据递归的方法，用率定好的模型和综合预报方法对各站1996-2001年非汛期日径流过程进行多步外推预报，对试报结果进行了分析和比较。本研究建立的模型计算方便，应用简单，所需的资料和参数较少，进一步完善后

4、可广泛应用于其它地区的径流预报。关键词：径流预报；逐步回归分析；BP人工神经网络；多维时间序列AbstractWiththedevelopmentofsocialismmodernization,hydrologicforecastingbecomesingreatrequest．Directionofdroughtresistingandfloodprotection，construction,managementanoperationofhydraulicproject，aswellascons

5、tructionofnationaldefenseallrequirehydrologicdepartmenttOproviderunoffpredictionwithlongleadtimesandhi【ghveracity．MethodsofstreamflowforecastingfallintOtwocategories：process-drivenmethodsanddata-drivenmethods．Theprocess-drivenmethodsconceiveastreamflow

6、processastheoutputofawatershedsystemintheviewofsystemtheory,andmathematicallyapproximatetheinternalphysicalprocessesofthewatershedsystemthatgovernthestreamflowprocessbasedon．someunderstandingofthosephysicalprocesses．Bycontrast,data-drivenmethodsarefund

7、amentallyblack-boxmethods，whichmathematicallyidentifytheconnectionbetweentheinputsandtheoutputs，withoutconsideringtheinternalphysicalmechanismofwatershedsystem．Thisthesisf'wstlysummarizesthesignificanceandpresentstatusofthest陀锄flowfb『cc嬲tin吕11lI∞ofdata

8、．driv饥methodsa"盂；；蚤oduced：step而辩regressionanalysis，BPANNandmultivariatetimeseriesmodel．FactorsthataffectHeishiguan,Lushi，Luanchuangauge。Sdailystreamflowprocessareanalyzed．Takeappropriatefactorsintoconsideration,anddeterminestructureandp