基于小波的分析邯郸山区水文特性的分析和预测

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1、分类号：S275密级：公开UDC：单位代码：10076工学硕士学位论文基于小波分析的邯郸山区水文特性分析与预测作者姓名：王晓琳指导教师：郭凤台申请学位级别：工学硕士学科专业：农业水土工程所在单位：水电学院授予学位单位：河北工程大学ADissertationSubmittedtoHebeiUniversityofEngineeringFortheAcademicDegreeofMasterofEngineeringTheanalysisandpredictionofhydrologicalcharacteristicsbasedonWaveletAnalysisinHandanmoun

2、tainareaCandidate：WangXiaolinSupervisor：GuoFengtaiAcademicDegreeAppliedfor：MasterofEngineeringSpecialty：AgriculturalWater-SoilEngineeringCollege/Department：WaterConservancyandHydropowerCollegeHebeiUniversityofEngineeringMay,2012独创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任

3、何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得河北工程大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：签字日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解河北工程大学有关保留、使用学位论文的规定。特授权河北工程大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子文档。（保密的学位论文在解密后适用本授权说明）学位论文作者

4、签名：签字日期：年月日导师签名：签字日期：年月日摘要摘要水文学是一门以数据为研究基础的学科领域，这些数据是由水文工作者经过长期观测与实践所积累的，数据里包含了气候、地理等自然界的变化规律和其相互影响机制以及相应水文要素对人类活动响应等多种信息。进入21世纪以来，小波分析、分形理论和人工神经网络技术等各种非线性方法逐步发展并日渐成熟。由于小波具有自动可变的“时-频”窗，从而具有多时间尺度分辨功能；分形被称为真正的几何学，是判定序列复杂性适宜的定量指标；人工神经网络具有自适应、自学习功能，能够弥补传统的线性统计模型的一系列缺点；所以上述各非线性方法在水文水资源学科得到了广泛应用。本论文采

5、用小波分析、分形理论和人工神经网络技术等非线性方法为基本技术手段，通过上述各方法之间的组合和耦合，首次对邯郸地区各山区近45年的降雨序列，进行了多尺度下周期性与复杂性变化特性的分析，选取漳河山区刘匡区间为典型区域，在对该区域年降雨和年径流进行多尺度相关性分析的基础上，构建了该区域的年径流量的预测模型，并进行了模型验证。通过Morlet小波分析和计算，得出邯郸山区年降水量过程明显存在以5年、9年左右变化的主要周期，并存在3年左右尺度的周期变化。通过分析可以得知，小波系数变化所表征的年降雨量变化，能较真实反应年降雨在时间和领域范围中丰、枯变化的特性以及演变的趋势。分别以Daubechie

6、s7离散小波和信息量系数组合为评价指标和以Daubechies7连续小波和频谱指数组合为评价指标，对各邯郸山区的降雨过程进行了不同评价指标下的复杂性估算。计算指标的不同，各个水文序列复杂程度也有其相应的表征。两组指标计算的结果最终显示，滏阳河山区降雨过程较漳河山区的复杂性较高。在Morlet小波变换的基础上，运用相关分析法和显著性检验法，揭示在不同时间尺度下典型区域各水文时序间的相互关系。结果表明，典型区域的年降雨序列和年径流序列有较好的相关性。基于Daubechies7小波BP神经网络组合模型，选取漳河山区刘匡区间为典型区域，构建了该区域的小波人工神经网络组合模型，并对研究区间的年

7、径流进行了模拟预测，预测结果良好。关键词：小波分析，水文序列，复杂性，人工神经网络，分析预测I河北工程大学研究生学位论文AbstractHydrologyisasubjectareawhichisbasedonstudiesoflargequantitiesofdata，Thesedataareaccumulatedthroughlong-termobservationandpracticebythehydrologists，Thedataincludes