盘石头水库洪水预报系统的开发研究

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洪水预报是根据现时已经掌握的水文、气象资料,预报河流某一断面在未来一定时间内(称预见期)将要出现的流量、水位过程。开发研究水库实时洪水预报防洪调度决策支持系统,实现雨情、水情资料的采集、传输、预处理、预报、调度的自动化,即联机实时洪水预报调度系统,是当前水情自动测报系统的发展方向。 为了准确预报入库洪水,根据盘石头水库的水文特性,本文选用了分散型三水源新安江模型作为预报模型,采用马斯京根法进行河道的演进计算。并且以VB语言和SQL Server2000数据库为基础开发了实用性较强的洪水预报软件,实现了人机对话的功能。软件具有参数调试、雨洪对照显示、实时雨量查询、结果查询和打印输出等功能。该系统经在盘石头水库的运行,证明系统运行基本可靠,洪水预报精度符合规范要求。 由于水文水资源系统的复杂性和动态性不断加强,研究广度不断深入,影响因子不断增加,原有的研究方法和途径日显窘态,单独使用确定性和不确定性方法面临着许多无法妥善太原理工大学硕士研究生学位论文解决的问题。为此本研究应用当前国际上非常流行的神经网络进行盘石头水库的入库流量的模拟。 人工神经网络是目前国际上的前沿性研究领域之一。研究的目的就是应用软、硬件实现技术,将人工神经网络的智能化信息处理能力应用到工程实践中,建立适合的人工神经网络模型,在继承原有方法优点的基础上,有望解决原有方法难以解决的一些复杂问题。本研究中作者参考了一些近年来神经网络(BP模型)在洪水预报中的应用及其建模规律和要求,建立了适合于盘石头水库的神经网络模型,即具有时延功能的神经网络BP模型进行入库流量的模拟。 在本研究中,作者采用两种模型分别对水库进行模拟计算,然而不管采用什么样的模型来做洪水预报,其系统误差总是不可避免的。在论文的最后作者对两种模型进行分析比较。结果表明:基于神经网络BP模型的预报径流过程结果较好,而基于新安江模型的预报结果较差。
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