1、 l :2003- 07- 05; : 2003- 12- 08 “ :湖北省自然科学基金资助项目(2002AB009);武汉大学青年博士基金资助项目( 2002)和水资源与水电工程科学国家重点实验室开放研究基金资助项目( 2003C002)T e :庞null 博,男,武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室,博士研究生bnull null c I | :1001- 4179(2004) 04- 0030- 02 g o u * 庞null 博null 郭生练null 熊立华null 陈null 华(武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室,湖北武汉430072)K 1 :丹江口水库库周
2、区洪水入库方式多样,入库过程难以观测,采用传统模型对库周区洪水进行预报的精度较低b运用人工神经网络模型的基本原理,针对库周区洪水汇流历时短,所需预见期较短,对预报精度要求较高的特点,建立了可以灵活调整预见期的基于人工神经网络的库周区洪水预报模型b模型采用权重自适应算法,不需要单独的误差校正模型,结构较为简洁b选取1996 1999年汛期资料作为率定期资料,以2000 2001年的资料作为检验期资料,获得了较高的模拟和预报精度b当预见期为1个时段时,模型率定期和检验期的确定性系数分别为97.3%a94.9%,水量平衡系数分别为0. 997a0.996,总的洪峰合格率达到95. 83%b1 nul
3、l o null M :库周区; 洪水预报; 人工神经网络; 模型研究; 丹江口水库 m s | : TP183null null null D S M : Anull null o u L o b , V o , H , 9 4 o V bB o u , o u o o , C f , X o f by N o u o , o B v 5 bo u H a o Z T “ , . d o u 4 b * Y V “ , ? 1 1 k = 1,2, , M(1)T w( k- 1)ij ( k - 1) i * k j * ;nullkj * ; nk- 1 ( k- 1) * “ ;f $
4、 f , Y sigmoidf b Q _ . l V Y V 9 , _ Z _ V b “ S P E Kl l B nullb Y | / T :null null null null w( t + 1) = w( t) - (nullEnullw) w= w( t) (2)T $ q b1. 2null 1 a E o u H , n , 1 p + , 1 a E 5 b V , V B F w( t - !t)b ! n n,5 H W ( t - !t) H , L Q( t - !t) , Q( t -2!t), , Q( t- n!t) Q ( t- !t) , Q ( t-
5、 2!t) , , Q ( t-n!t) X , V L h p b , V “ , Z E / :null null null null w( t) = w( t- !t) + !w( t - !t) (3) , w( t) H W t “ , !w( t- !t) “ , _ E p bB “ w( t) , V / B H, H W tat+ 1at+ n- 1 b “ “ H W - , F , * “ 9 K , K by N , 1 a E + _ E B H W L H * “ , 7 Z E s B F% K b o o 3 b ! 9 , g o o 816km2, 7 o
6、u 9 14500 km2, o o u 1 l ,# T 9 b o _ o u 第35卷第4期 人null 民null 长null 江 Vol.35,No. 420 04年 4 月 Yangtzenull River April, 2004 ( T _ , g T “ S _ bB ,3 BP V B d L “ d 5 E b g o u 3BP , o u F y % , % n , f L = 1p 8 % , c | k p E % b2. 2 null L m 1 g o u U i m b g o o u 9 15%P , s ) V b 1 ( H , o u o 1 1 v
7、 M ; ( , o u # , H o u o V 9 o 50% by N , o u 1 v , s # + , o u 1 M v ,7O H , o , B o M , o H f / , o u +v ,| g o / by N , g o o u + , y g o o u bm 1null g o o u U i20 W 80 M , 1 , g w g 5 y ! o u * , _ 26 , _ 17 , i * ( !t = 1 h)bY V t * ) , V | H 3 h 4 b V H 3 h 4 b t $ , 5 V y 9 H 3 h o u b , 199
8、6 1999 M “ ,2000 2001 M _ “ b g o o q _ Qbh, / o C o o Qhlt , ,1 _ Qjzg, 9 , _ Qxx b ! g w g # , _ . l H W 9 h, C _ a , 1 _ , _ . l H W 6 hby N , o u _ V V U V 1bV 1null o u _ Y y _ o u ( P( t - !t) , P( t - 2!t) , , P( t - n1!t) _ null null Qbh ( t - 3!t), Qbh( t - 4!t) , , Qbh ( t - ( n2+ 2) !t) C
9、 o null null Qhlt ( t - 2!t) , Qhlt ( t - 3!t) , , Qhlt( t - ( n3+ 1) !t) , 1 _ null Qjzg ( t - 2!t) , Qjzg ( t - 3!t) , , Qjzg ( t - ( n4+ 1) !t) , _ null null Qxx ( t - 2!t) , Qxx ( t - 3!t) , , Qxx ( t - ( n5 + 1) !t)- null null null Q( t - !t) , Q( t - 2!t) , , Q( t - n6!t) _ g o o b n / , _ V 2
10、 U b k p E o u , K f / ( n1 = 3, n2 = 1, n3 =1, n4 = 1, n5 = 1, n6 = 1) , _ V 2bV 2null n o u n _ 1 H Q( t) 8- 15- 12 H Q( t) , Q( t + !t) 8- 15- 23 H Q( t) , Q( t + !t) , Q( t + 2!t) 8- 15- 34 H Q( t) , Q( t + !t) , Q( t + 2!t) , Q( t + 3!t) 8- 15- 45 H Q( t) , Q( t + !t) , Q( t+ 2!t) , Q( t+ 3!t),
11、 Q( t+ 4!t) 8- 15- 5| y o u g o , T V 3 U bm 2 2000 M 8 14 28 L V L b V 3 m 2 V A , o u T L E z b n H , , “ n 9 F , S / bV 3null o u T nH q _ “ null% “ “ null% “ 20%null!t 2H null q null%1 97.3 0. 997 94.9 0.996 2 2 95.832 95.9 0. 999 93.8 0.997 6 5 85.413 95.1 0. 998 91.5 0.995 3 7 83.334 94.3 0. 9
12、98 84.3 0.984 6 6 81.255 93.1 0. 998 77.4 0.972 10 6 70.83m 2null 2000 M 8 14 28 V L3null 结论( 1) o u H W a o Z T , 4 Q b * T , 1 a E , y o u b g o T V , E b(2) o u V Z L n , L = , V L = f 2 4 b I D : 1 null Hsu K, GuptaH V and Sorooshian S. ArtiflciaI neuraInetwork modeling oftherainfall- runoff pro
13、cess, Water Resource Research, 1995, 31( 10) :2517 2530. 2 null 熊立华,郭生练,庞博,姜广斌.三种基于神经网络的洪水实时预报方案的比较研究.水文, 2003,23( 5) . 3 null 苑希民,李鸿雁,刘树坤,崔广涛编著.神经网络和遗传算法在水科学领域中的应用.北京:中国水利水电出版社, 2002. 4 null 焦李成.神经网络计算.西安:西安电子科技大学出版社,1996. 5 null 熊立华,郭生练.神经网络在洪水实时预报中的应用研究.水电能源科学,2002, ( 3) . (编辑:刘毅)31第4期 庞null 博等:丹江口库周区人工神经网络洪水预报模型研究# g w g 5 o 5 ) . g w g . 1985.
