基于matlab的神经网络洪峰预测

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1、摘要洪峰流量的预测可以基本定型洪水的规模，可以提前制定合理的防洪预案，及时减少人员伤亡和财产损失，因而预报洪峰流量具有重要意义。河道水情预报十分复杂，由于受各种因素的影响表现为非线性动力学过程，而且因素之间的变化及相互影响关系也难以确定。鉴于人工神经网络有很强的处理大规模非线性动力学系统的能力，本文紧紧围绕人工神经网络的数学领域的知识，改进了BP网络洪水预报模型。具体工作如下：针对洪水预报预测阶段可能超过历史洪峰的情况，在人工神经网络预报模型中，本文把输入单元和输出单元的数据规范在0.2到0.8之间，留有

2、(0,0.2)和(0.8,1)的预报空间，使得预报模型能够顺利预报出高于历史洪峰的洪水水位。另外，本文采用《水文情报预报规范》中的确定性系数作为目标函数，使得预报结果更加直观。针对人工神经网络本身是一种静态网络，在复杂河道的预报模型中，本文引入了延迟单元法，即在数据处理时直接从样本模式中提取时间序列特征，使得这样的预报模型具备了对时间序列的识别能力。本文将BP网络的洪水预报模型应用于武汉地区柳子巷水文站的洪水预报。对这种预报模型进行了检验，结果表明在合理选择输入层单元数据和预见期的情况下，可以取得很好的预

3、报成果。关键词：人工神经网络，预报模型，洪水目录第一章绪论1.1水文预报的重要性1.2水文预报的发展1.3存在的问题第二章人工神经网络简介2.1人工神经网络简介2.2误差逆传播算法第三章洪水水位的人工神经网络预报模型3.1引言3.2洪水预报模型的建立3.2.1训练模式对的准备3.2.2输入单元数据的规范化3.2.3输出单元数据的规范化3.3预报结果及总结第四章应用于复杂河段的人工神经网络洪水预报模型4.1问题的提出4.2人工神经网络预报模型4.3应用实例4.4运算结果及分析4.5结论第五章结束语和展望第一

4、章绪论1．1水文预报的重要性水文系统受天文因子、气候因子、地质地貌因子以及人类活动等的综合作用，表现出高维性和非线性等复杂特征，因此比一般难以建立有效的水温长期预测模型。而且水文预报是国民经济建设不可缺少的重要基本工作，是帮助人们更好地控制与利用水资源、与洪水作斗争、减少洪灾的有力武器。水文预报是防汛抗旱的耳目和参谋，是防洪决策、水资源优化调度、水工程运行管理的科学依据，是各级防汛指挥机构的参谋和得力助手，对保护人民生命财产安全，充分发挥水工程效益，保障社会稳定和国民经济可持续发展起着极其重要的作用。根据

5、世界气象组织在加拿大、日本、美国等国家的调研结果，及时准确的洪水预报可以把洪水造成的损失减轻10％一15％。1998年我国长江中下游发大洪水，由于及时准确的水文预报和防洪工程的作用，减少经济损失400多亿元[1]。而据统计，近几年国家和地方对长江水文事业的投入，每年仅约为2亿元左右，可见水文预报的效益是巨大的。洪水预报作为水文预报的一个重要组成部分，在防洪减灾中具有重要的理论意义和现实意义。洪水预报的历史在我国可追溯到一千多年以前。由于河道和洪水的传播规律十分复杂，古代的洪水预报基本上仅限于定性描述和粗略

6、预测。1．2水文预报的发展新中国成立50多年来，我国的水文预报工作从无到有、由点到面迅速发展起来。上世纪50-60年代学习、吸收原苏联和美国的洪水预报方法，为我国水文预报工作奠定了基础。70-80年代，开始对不同区域的降雨径流关系进行研究，同时成功地开展了流域水文模型的研究与应用。90年代，随着计算机在水文预报领域中的推广和水文模拟技术水平的提高，我国在水文预报方法、预报系统建设和新技术应用等方面有了很大的提高。随着我国经济的发展和全民社会水患意识的不断增强，国家对水文工作的重要性有了更深刻的认识，从中央

7、到地方各级水文部门相继开展了水文预报工作，许多基层水文站也发布当地河流和水库的水文预报。据统计，1990年全国有1134处水文站(占该年全国水文站总数的35％)发布水文预报[1]。同时人们对水文预报提出了定量和准确预报的要求，从而为水文工作的发展创造了更广阔的空间。水文预报技术是水文预报的关键，我国水文预报技术的发展大致经历以下几个阶段[1]。上世纪五六十年代奠定了水文预报的基础。1955年，由华士乾主编的《洪水预报方法》一书，总结了新中国立国之初，特别是1954年长江、淮河特大洪水实际预报中的经验，主要

8、吸收了美国、原苏联的洪水预报方法，并利用中国实际资料做了分析应用，第一次系统地提出了具有中国特色的洪水预报方法，为我国水文预报及其研究工作奠定了良好的基础。随着水文预报的广泛开展和各地多年实践经验的积累，1950年后对洪水预报技术的研究主要是：根据洪水波动的理论对相应水位法进行改进；对应用河网总入流量进行洪水预报的研究；对河道洪水演算槽蓄曲线的研究以及对重点河段降雨径流预报研究分析等。上世纪七八十年代获得了流域水文模型的丰硕成