水利与建筑工程学报
水利與建築工程學報
수리여건축공정학보
TECHNIQUE OF SEEPAGE CONTROL
2010年
2期
56-59,69
,共5页
李计%李毅%严宝文%宋松柏
李計%李毅%嚴寶文%宋鬆柏
리계%리의%엄보문%송송백
门限自回归模型%神经网络模型%方差分析外推法%季节水平模型%月径流预测
門限自迴歸模型%神經網絡模型%方差分析外推法%季節水平模型%月徑流預測
문한자회귀모형%신경망락모형%방차분석외추법%계절수평모형%월경류예측
径流预测对于水资源的合理开发利用与统筹配置具有重要意义.根据黄土高原地区渭河支流-北洛河状头水文站和泾河张家山站的月径流资料,运用门限自回归模型、神经网络模型、方差分析外推法以及季节水平模型四种方法对其进行预测,观察模拟效果并比较各自优缺点.对于枯水期月径流,季节水平模型对于两站预测合格率均为100%;方差分析外推法对于状头站和张家山站预测合格率分别为90%,80%;门限自回归模型对于两站的预测合格率均为80%;神经网络模型预测两站汛期月径流合格率均为100%.表明季节水平模型适用于枯季月径流的预测,神经网络模型适宜于汛期月径流预测,并且精度良好.
徑流預測對于水資源的閤理開髮利用與統籌配置具有重要意義.根據黃土高原地區渭河支流-北洛河狀頭水文站和涇河張傢山站的月徑流資料,運用門限自迴歸模型、神經網絡模型、方差分析外推法以及季節水平模型四種方法對其進行預測,觀察模擬效果併比較各自優缺點.對于枯水期月徑流,季節水平模型對于兩站預測閤格率均為100%;方差分析外推法對于狀頭站和張傢山站預測閤格率分彆為90%,80%;門限自迴歸模型對于兩站的預測閤格率均為80%;神經網絡模型預測兩站汛期月徑流閤格率均為100%.錶明季節水平模型適用于枯季月徑流的預測,神經網絡模型適宜于汛期月徑流預測,併且精度良好.
경류예측대우수자원적합리개발이용여통주배치구유중요의의.근거황토고원지구위하지류-북락하상두수문참화경하장가산참적월경류자료,운용문한자회귀모형、신경망락모형、방차분석외추법이급계절수평모형사충방법대기진행예측,관찰모의효과병비교각자우결점.대우고수기월경류,계절수평모형대우량참예측합격솔균위100%;방차분석외추법대우상두참화장가산참예측합격솔분별위90%,80%;문한자회귀모형대우량참적예측합격솔균위80%;신경망락모형예측량참신기월경류합격솔균위100%.표명계절수평모형괄용우고계월경류적예측,신경망락모형괄의우신기월경류예측,병차정도량호.
