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Flood Event Forecasting: A Complementary System-Theoretic Modelling

OTACHE, YUSUF MARTINS  
【摘要】: 功能改进,模型率定,模型预报的验证以及其结果分析是应用概念水文模型所需要的几个主要部分。考虑到物理模型应用上的复杂,概念模型所代表的主要过程便是对客观现实的高度简化,但因此也带来了大量显著的不确定因素。鉴于此种情况本文将人工神经网络算法同新安江模型相耦合以提高模型预报的精度。计算中使用了近期观测资料以及模型中径流/流量预报产生的误差/残差。本耦合模型的工作原理为:通过人工神经网络来预报模型的误差来提高用新观测资料得到的流量预报精度。从本文研究结果来看,结合人工神经网络算法的新安江模型的预报结果同只单独使用新安江模型时相比,在精度上有相当大的提高。对模型预报残差进一步分析可知,残差的时间序列并不服从正态分布,而是呈现出了逆高斯分布。同样,在误差/残差结构中存在着非常明显的固定模式。


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