基于最小二乘支持向量機(jī)的河段洪水預(yù)報(bào)研究
發(fā)布時(shí)間:2021-06-07 19:54
我國(guó)夏季汛期容易發(fā)生洪澇災(zāi)害,對(duì)區(qū)域財(cái)產(chǎn)安全與經(jīng)濟(jì)發(fā)展威脅巨大;谧钚《酥С窒蛄繖C(jī)洪水預(yù)測(cè)模型理論,以我國(guó)西南地區(qū)某流域河段為例,通過(guò)采集2016—2019年相關(guān)水文數(shù)據(jù),建立最小二乘支持向量的區(qū)域洪水預(yù)報(bào)模型,并對(duì)區(qū)域水位變化作出了準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。該模型在河段洪水預(yù)測(cè)方面具有高精度、科學(xué)可靠的優(yōu)勢(shì),在我國(guó)西南地區(qū)洪水預(yù)報(bào)工作中具有廣泛的應(yīng)用前景。
【文章來(lái)源】:水利技術(shù)監(jiān)督. 2020,(03)
【文章頁(yè)數(shù)】:4 頁(yè)
【部分圖文】:
基于最小二乘支持向量機(jī)的3種不同洪水預(yù)報(bào)模型
4種不同預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)結(jié)果與樣本數(shù)據(jù)對(duì)比
圖3為不同輸入-輸出條件下基于最小二乘支持向量機(jī)預(yù)測(cè)模型的分析結(jié)果。由圖3可知,基于最小二乘支持向量機(jī)預(yù)測(cè)模型對(duì)該流域河段的流量及水位的預(yù)測(cè)結(jié)果均取得了優(yōu)良的效果。在基于最小二乘支持向量機(jī)模型的流量-流量條件下單輸入單輸出流量預(yù)測(cè)中,由圖3(a)可知,在該模式下對(duì)流量的整體預(yù)測(cè)效果較好,但針對(duì)峰值點(diǎn)與谷值點(diǎn)卻出現(xiàn)擬合情況較差的現(xiàn)象。在基于最小二乘支持向量機(jī)模型的水位-水位條件下單輸入單輸出水位預(yù)測(cè)中,其預(yù)測(cè)效果較流量-流量條件下單輸入單輸出流量預(yù)測(cè)好,但在峰值點(diǎn)與谷值點(diǎn)的預(yù)測(cè)效果仍然較差,誤差均在15%以上;谧钚《酥С窒蛄繖C(jī)模型的水位和流量-水位條件下雙輸入單輸出水位預(yù)測(cè)結(jié)果如圖3(c)所示,由圖可知,在雙樣本數(shù)據(jù)輸入條件下,基于最小二乘支持向量機(jī)預(yù)測(cè)模型取得了非常優(yōu)秀的擬合效果,在峰值與估值點(diǎn)的誤差均控制在5%以內(nèi),在大部分點(diǎn)樣本數(shù)據(jù)能夠和模型預(yù)測(cè)結(jié)果基本重合,由此可見(jiàn),在水位與流量雙輸入條件下,經(jīng)過(guò)基于最小二乘支持向量機(jī)模型所擬合出的結(jié)果精確度更高,預(yù)測(cè)效果更佳。
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于NAM模型的白龜山水庫(kù)入庫(kù)洪水預(yù)報(bào)方案研究[J]. 劉永強(qiáng). 河南水利與南水北調(diào). 2019(09)
[2]TOPMODEL模型在白沙河流域洪水預(yù)報(bào)中的應(yīng)用研究[J]. 崔偉財(cái). 中國(guó)水運(yùn)(下半月). 2019(09)
[3]基于GBDT的實(shí)時(shí)洪水預(yù)報(bào)誤差校正方法[J]. 姚超宇,鐘平安,徐斌,王凱,高益輝,李昆朋. 水電能源科學(xué). 2019(08)
[4]基于多模型組合的淮河王家壩斷面洪水預(yù)報(bào)[J]. 劉家琳,梁忠民,李彬權(quán),王凱. 水電能源科學(xué). 2019(08)
[5]大伙房模型在遼寧東部山洪小流域洪水預(yù)報(bào)中的應(yīng)用研究[J]. 于嵐嵐. 水土保持應(yīng)用技術(shù). 2019(04)
[6]集合降雨預(yù)報(bào)驅(qū)動(dòng)洪水預(yù)報(bào)模型的鐵甲水庫(kù)洪水預(yù)報(bào)研究[J]. 寧作鵬. 水利技術(shù)監(jiān)督. 2019(03)
[7]基于HEC-HMS的洪水預(yù)報(bào)模型研究[J]. 李立. 水利規(guī)劃與設(shè)計(jì). 2019(04)
[8]NAM模型在流域洪水預(yù)報(bào)中的應(yīng)用[J]. 陳華. 智能城市. 2019(05)
[9]中小河流洪水預(yù)報(bào)難點(diǎn)及對(duì)策[J]. 李永志. 科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新. 2019(07)
[10]河網(wǎng)水動(dòng)力學(xué)模型多用戶洪水預(yù)報(bào)調(diào)度系統(tǒng)研究及應(yīng)用[J]. 江蘇水利. 2019(02)
本文編號(hào):3217207
【文章來(lái)源】:水利技術(shù)監(jiān)督. 2020,(03)
【文章頁(yè)數(shù)】:4 頁(yè)
【部分圖文】:
基于最小二乘支持向量機(jī)的3種不同洪水預(yù)報(bào)模型
4種不同預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)結(jié)果與樣本數(shù)據(jù)對(duì)比
圖3為不同輸入-輸出條件下基于最小二乘支持向量機(jī)預(yù)測(cè)模型的分析結(jié)果。由圖3可知,基于最小二乘支持向量機(jī)預(yù)測(cè)模型對(duì)該流域河段的流量及水位的預(yù)測(cè)結(jié)果均取得了優(yōu)良的效果。在基于最小二乘支持向量機(jī)模型的流量-流量條件下單輸入單輸出流量預(yù)測(cè)中,由圖3(a)可知,在該模式下對(duì)流量的整體預(yù)測(cè)效果較好,但針對(duì)峰值點(diǎn)與谷值點(diǎn)卻出現(xiàn)擬合情況較差的現(xiàn)象。在基于最小二乘支持向量機(jī)模型的水位-水位條件下單輸入單輸出水位預(yù)測(cè)中,其預(yù)測(cè)效果較流量-流量條件下單輸入單輸出流量預(yù)測(cè)好,但在峰值點(diǎn)與谷值點(diǎn)的預(yù)測(cè)效果仍然較差,誤差均在15%以上;谧钚《酥С窒蛄繖C(jī)模型的水位和流量-水位條件下雙輸入單輸出水位預(yù)測(cè)結(jié)果如圖3(c)所示,由圖可知,在雙樣本數(shù)據(jù)輸入條件下,基于最小二乘支持向量機(jī)預(yù)測(cè)模型取得了非常優(yōu)秀的擬合效果,在峰值與估值點(diǎn)的誤差均控制在5%以內(nèi),在大部分點(diǎn)樣本數(shù)據(jù)能夠和模型預(yù)測(cè)結(jié)果基本重合,由此可見(jiàn),在水位與流量雙輸入條件下,經(jīng)過(guò)基于最小二乘支持向量機(jī)模型所擬合出的結(jié)果精確度更高,預(yù)測(cè)效果更佳。
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于NAM模型的白龜山水庫(kù)入庫(kù)洪水預(yù)報(bào)方案研究[J]. 劉永強(qiáng). 河南水利與南水北調(diào). 2019(09)
[2]TOPMODEL模型在白沙河流域洪水預(yù)報(bào)中的應(yīng)用研究[J]. 崔偉財(cái). 中國(guó)水運(yùn)(下半月). 2019(09)
[3]基于GBDT的實(shí)時(shí)洪水預(yù)報(bào)誤差校正方法[J]. 姚超宇,鐘平安,徐斌,王凱,高益輝,李昆朋. 水電能源科學(xué). 2019(08)
[4]基于多模型組合的淮河王家壩斷面洪水預(yù)報(bào)[J]. 劉家琳,梁忠民,李彬權(quán),王凱. 水電能源科學(xué). 2019(08)
[5]大伙房模型在遼寧東部山洪小流域洪水預(yù)報(bào)中的應(yīng)用研究[J]. 于嵐嵐. 水土保持應(yīng)用技術(shù). 2019(04)
[6]集合降雨預(yù)報(bào)驅(qū)動(dòng)洪水預(yù)報(bào)模型的鐵甲水庫(kù)洪水預(yù)報(bào)研究[J]. 寧作鵬. 水利技術(shù)監(jiān)督. 2019(03)
[7]基于HEC-HMS的洪水預(yù)報(bào)模型研究[J]. 李立. 水利規(guī)劃與設(shè)計(jì). 2019(04)
[8]NAM模型在流域洪水預(yù)報(bào)中的應(yīng)用[J]. 陳華. 智能城市. 2019(05)
[9]中小河流洪水預(yù)報(bào)難點(diǎn)及對(duì)策[J]. 李永志. 科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新. 2019(07)
[10]河網(wǎng)水動(dòng)力學(xué)模型多用戶洪水預(yù)報(bào)調(diào)度系統(tǒng)研究及應(yīng)用[J]. 江蘇水利. 2019(02)
本文編號(hào):3217207
本文鏈接:http://www.sikaile.net/projectlw/dqwllw/3217207.html
最近更新
教材專著