月径流序列的多层递阶预报研究论文

《月径流序列的多层递阶预报研究论文》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、月径流序列的多层递阶预报研究论文摘要：月径流序列是一类具有周期变化的非平稳时间序列.本文根据其特点，建立了多层递阶预报模型，文中对此类非平稳时间序列的建模及预报方法进行了深入研究.关键词：月径流序列多层递阶预报时变参数非平稳序列ResearchontheMulti-LayerHierarchicalForecastofMonthlyRunoffSeriesAbstractMonthlyrunoffseriesisasortofnon-stationarytimesequenceulti-layerhierarchicalforecastmodelisestablishe

2、d,andmodellingandforecastingmethodsarethoroughlyresearched.Keyonthlyrunoffseries;multi-layerhierarchicalforecast;time-varyingparametric;non-stationaryseries1多层递阶预报的基本原理1.1后验残差一致小准则令Yk-1={y(0),y(1),…,y(k-1)}，Uk={u(0),u(1),…,u(k)}为系统输入；l(k)为随机噪声；θ(k)是m维的参数向量，y(k)是系统输出，则(1)系统输出向前一步的预报公式是(2)

3、一般的自适应算法仅能根据Yk-1,Uk得到θ(k-1)的估计值(k-1)，若系统是快时变的，(k)与(k-1)将有较大差别.为了减少预报误差.freel3)月份项目年份1234567891011121989实测值9.6311.340.433.379.9160.079.7141.125.710.110.611.0预报值10.821.438.656.472.4106.4120.783.617.414.715.010.61990实测值11.0389.061.438.353.047.764.633.511.19.029.92.96预报值10.334.544.142.469.86

4、8.4138.963.629.120.519.88.3由于径流变化的随机性，月径流预报作到完全准确是困难的，特别是水文序列出现丰枯交替或年内分配异常时.尽管该模型对月径流序列进行了季节性差分处理，利用了以年为采样周期和以月为采样周期的相关信息，并对时变参数进行了预测，使月径流预报精度有所提高，但仍然未能完全克服统计模型的弱点.就该水库的月径流序列而言，1988年以来也恰值水文序列丰枯交替时期.从表2可知，非汛期的预报成果可以作为水库实施优化调度决策的依据，汛期6～8月的预报精度不够理想，有待进一步改进.在运用该预报模型时，应注意收集面临时段的实时信息，根据客观情况进行必

5、要的修正.因本文程序设计有较好的交互式人机界面，可以使模型方法与客观环境条件及预报经验相结合，提高了预报精度，增强了优化调度决策的针对性和预见性.参考文献［1］韩志刚.多层递阶方法及其应用.北京：科学出版社，1989［2］贺北方，张金泉，刘正才.水库灌区优化调度与管理.郑州：黄河水利出版社，1996［3］贺北方，刘正才.多级模糊层次综合评价的数学模型与应用.系统工程理论与实践，1989，9(6)：1～6［4］贺北方，肖军.非平稳时间序列的季节性模型.全国水文水资源科技信息成果论文集.北京：中国环境科学出版社，1996：39～43