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《兰州大学》 2011年
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基于人工神经网络的渭河上游洪水预报研究

闵祥宇  
【摘要】:防洪是一门预防洪灾造成人民生活和生产损失的学问,因此对河道防洪的研究具有重大意义。由于洪水的产生过程复杂,传统的洪水预报方法需要大量的数据,在资料不足的情况下利用传统的预报方法无法预测。本文依据河道洪水传播的非线性特点,引入BP人工神经网络,建立一种新的河道洪水预报模型。研究河段选用渭河上游武山水文站-北道水文站河段。研究的主要内容如下: (1)简单阐述了当前洪水预报的主要方法,引入BP神经网络模型,并介绍了BP神经网络在河道洪水预报中的研究现状。以MATLAB (2009a)为模型实现平台,采用1991年-2001年研究区水文站的水位及流量数据,训练及检验BP神经网络模型并保存结果较好的网络,之后以2002年8月洪水为预报样本,定量预测该场洪水的流量。 (2)根据选用水文站数量的不同,研究分为三种模型,以期选出最适合本河段的预报模型。通过基本的BP神经网络模型进行北道站洪水流量预报,结果的确定型系数分别为0.37、0.89、0.95。预报结果证明BP神经网络模型可以用于该河段的洪水流量预报。 (3)依据基本BP神经网络模型在预测中体现出的不足之处,提出基本BP网络模型的改进模型——GA-BPLM、GA-BPBR神经网络,通过两种改进模型对A、B模型进行预测,并将三种神经网络的预测结果对比分析,得到GA-BPBR神经网络的预测结果可以达到甲级精度,无论是在训练时间,还是预测结果都证明了GA-BPBR神经网络模型可以快速准确的预报研究区河段的洪水流量。 (4)最后,利用GA-BPBR模型对研究区河段进行了延长预报期的洪水预报,其结果也是可以接受的。 以上研究证明了BP神经网络在河道洪水预报中是可行的,为研究区河段及时准确预报洪水流量提供了新的思路和方法,对正确做出相应的防洪决策可以起到一定的作用。
【学位授予单位】:兰州大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:TP183;P338

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