检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]西安浐灞生态区管理委员会,陕西西安710024 [2]西安理工大学生态水利工程国家重点实验室培育基地,陕西西安710048 [3]长安大学环境科学与工程学院,陕西西安710064
出 处:《水资源与水工程学报》2016年第1期108-113,共6页Journal of Water Resources and Water Engineering
基 金:国家自然科学基金重点项目(50939004);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(310829161006)
摘 要:因长期受人类活动、气候变化等多重因素作用,水文时间序列表现出多时间尺度、多频率、动态变化、自记忆性等复杂性特征,增加了水文预报结果的不确定性。本文将经验模态分解模型,核主成分分析模型和支持向量机模型耦合,建立了针对复杂性水文时间序列的预报模型,并采用NASH效率系数、自相关系数、相对误差作为模拟预测精度及参数率定的多目标判断标准。模型应用于黄河花园口水文站径流序列的长期水文预报中,结果表明:模型预报时段长,具有较好的预测准确性和实践应用价值。该模型为多重因素作用的复杂性水文时间序列预报提供了一种方法。Due to the long-term effects of human activities and climate change,the hydrological time series exhibit more complicated variation features such as multiple time scales,many ruense dynamic change and self memory function,which increase the uncertainty of hydrological forecast result. The pape established a new hydrologic forecast model based on the empirical mode decomposition model,kernel principal component analysis model and support vector machine model,and choose Nash efficiency,self correlation coefficient,relative error as the multi objective criteria of forecasting precision and parameter calibration. The model was applied to the long-term runoff series at Huayuankou hydrology station of the Yellow River. The results show that the forecast time of the model is long and has better accuracy and practical value. The model can provide a method for the prediction of complex hydrological time series of multiple factors effect.
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