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基于集对分析的水资源相似预测模型
  • ISSN号:1003-1243
  • 期刊名称:《水力发电学报》
  • 时间:0
  • 分类:P333.1[天文地球—水文科学;水利工程—水文学及水资源;天文地球—地球物理学] TV211.1[水利工程—水文学及水资源]
  • 作者机构:[1]合肥工业大学土木与水利工程学院,合肥230009, [2]中国科学院科技政策与管理科学研究所,北京100080, [3]四川大学水利水电学院,成都610065
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(50579009,50779042);“十一五”国家科技支撑计划重点项目(2006BAB14B02)
中文摘要:

准确预测水资源的丰枯变化可为水安全管理提供重要的科学依据。针对水资源过程的自相依性不强、水资源与其影响因子之间呈复杂的非线性关系这一特点,为避免用参数统计预测模型在确定和求解显式数学函数模型过程中所带来的不确定性问题,提出了用集对分析检验和互相关系数统计假设检验相结合识别影响水资源变化的主要物理因子,用集对分析方法从同、异、反三方面定量刻画水资源历史样本之间的相似性,然后用多个最相似的历史样本的水资源加权平均值作为当前水资源的预测值,进而建立了基于集对分析的水资源相似预测模型(SPA-SF)。研究结果说明:用SPA—SF预测水资源的丰枯变化,物理概念清晰,计算直观,预测精度较高;这套SPA-SF建模方案简便有效,预测技术完备,在历史样本丰富、代表性高的水文时间序列预测中具有应用价值。

英文摘要:

Exact forecast of abundant and insufficient change of water resources can be used for the important scientific basis of water security management. In order to deal with weak dependence of water resources process and complex relation between water resources process and its influencing factors, the uncertainty problems are avoided during the process of selecting and resolving the obvious mathematics functions with parametric statistics prediction methods, both set pair analysis and statistic test of correlation coefficients can be used to determine the main physics vectors for affecting change of water resources, set pair analysis method can be used to quantificationally compute the similarity between the nonce and history main physics vectors from the views of identical, discrepant and contrary sides, the weighted average of the water resources values of the nearest neighbor history samples can be regarded as the predicted value of the nonce water resources, then the set pair analysis based on similarity forecast model of water resources change, named SPA-SF, is established. The application results of SPA-SF show that the statistic and physical concepts of SPA-SF are distinct, its computation method is visual, its precision is high, and the scheme of modeling SPA-SF is simple, effective and hydrological time series with plenty representative history perfect, so SPA-SF can be applied for forecasting different samples.

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期刊信息
  • 《水力发电学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国水力发电工程学会
  • 主编:李庆斌
  • 地址:北京清华大学新水利馆211室
  • 邮编:100084
  • 邮箱:
  • 电话:010-62783813
  • 国际标准刊号:ISSN:1003-1243
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2241/TV
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 优秀学术期刊三等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:12057