基于MATLAB的神经网络洪峰预测.docVIP

摘要 洪峰流量的预测可以基本定型洪水的规模，可以提前制定合理的防洪预案，及时减少人员伤亡和财产损失，因而预报洪峰流量具有重要意义。河道水情预报十分复杂，由于受各种因素的影响表现为非线性动力学过程，而且因素之间的变化及相互影响关系也难以确定。鉴于人工神经网络有很强的处理大规模非线性动力学系统的能力，本文紧紧围绕人工神经网络的数学领域的知识，改进了BP网络洪水预报模型。具体工作如下： 针对洪水预报预测阶段可能超过历史洪峰的情况，在人工神经网络预报模型中，本文把输入单元和输出单元的数据规范在0.2到0.8之间，留有(0,0.2)和(0.8,1)的预报空间，使得预报模型能够顺利预报出高于历史洪峰的洪水水位。另外，本文采用《水文情报预报规范》中的确定性系数作为目标函数，使得预报结果更加直观。 针对人工神经网络本身是一种静态网络，在复杂河道的预报模型中，本文引入了延迟单元法，即在数据处理时直接从样本模式中提取时间序列特征，使得这样的预报模型具备了对时间序列的识别能力。 本文将BP网络的洪水预报模型应用于武汉地区柳子巷水文站的洪水预报。对这种预报模型进行了检验，结果表明在合理选择输入层单元数据和预见期的情况下，可以取得很好的预报成果。 关键词：人工神经网络，预报模型，洪水 目录 绪论 1.1水文预报的重要性 1.2水文预报的发展 1.3存在的问题 第二章 人工神经网络简介 2.1人工神经网络简介 2.2误差逆传播算法 第三章 洪水水位的人工神经网络预报模型 3.1引言 3.2洪水预报模型的建立 3.2.1训练模式对的准备 3.2.2输入单元数据的规范化 3.2.3输出单元数据的规范化 3.3预报结果及总结 第四章 应用于复杂河段的人工神经网络洪水预报模型 4.1问题的提出 4.2人工神经网络预报模型 4.3应用实例 4.4运算结果及分析 4.5结论 第五章 结束语和展望 第一章 绪论 1．1 水文预报的重要性 水文系统受天文因子、气候因子、地质地貌因子以及人类活动等的综合作用，表现出高维性和非线性等复杂特征，因此比一般难以建立有效的水温长期预测模型。而且水文预报是国民经济建设不可缺少的重要基本工作，是帮助人们更好地控制与利用水资源、与洪水作斗争、减少洪灾的有力武器。水文预报是防汛抗旱的耳目和参谋，是防洪决策、水资源优化调度、水工程运行管理的科学依据，是各级防汛指挥机构的参谋和得力助手，对保护人民生命财产安全，充分发挥水工程效益，保障社会稳定和国民经济可持续发展起着极其重要的作用。 根据世界气象组织在加拿大、日本、美国等国家的调研结果，及时准确的洪水预报可以把洪水造成的损失减轻10％一15％。1998年我国长江中下游发大洪水，由于及时准确的水文预报和防洪工程的作用，减少经济损失400多亿元[1]。而据统计，近几年国家和地方对长江水文事业的投入，每年仅约为2亿元左右，可见水文预报的效益是巨大的。 洪水预报作为水文预报的一个重要组成部分，在防洪减灾中具有重要的理论意义和现实意义。洪水预报的历史在我国可追溯到一千多年以前。由于河道和洪水的传播规律十分复杂，古代的洪水预报基本上仅限于定性描述和粗略预测。 1．2 水文预报的发展 新中国成立50多年来，我国的水文预报工作从无到有、由点到面迅速发展起来。上世纪50-60年代学习、吸收原苏联和美国的洪水预报方法，为我国水文预报工作奠定了基础。70-80年代，开始对不同区域的降雨径流关系进行研究，同时成功地开展了流域水文模型的研究与应用。90年代，随着计算机在水文预报领域中的推广和水文模拟技术水平的提高，我国在水文预报方法、预报系统建设和新技术应用等方面有了很大的提高。 随着我国经济的发展和全民社会水患意识的不断增强，国家对水文工作的重要性有了更深刻的认识，从中央到地方各级水文部门相继开展了水文预报工作，许多基层水文站也发布当地河流和水库的水文预报。据统计，1990年全国有1134处水文站(占该年全国水文站总数的35％)发布水文预报[1]。同时人们对水文预报提出了定量和准确预报的要求，从而为水文工作的发展创造了更广阔的空间。水文预报技术是水文预报的关键，我国水文预报技术的发展大致经历以下几个阶段[1]。 上世纪五六十年代奠定了水文预报的基础。1955年，由华士乾主编的《洪水预报方法》一书，总结了新中国立国之初，特别是1954年长江、淮河特大洪水实际预报中的经验，主要吸收了美国、原苏联的洪水预报方法，并利用中国实际资料做了分析应用，第一次系统地提出了具有中国特色的洪水预报方法，为我国水文预报及其研究工作奠定了良好的基础。 随着水文预报的广泛开展和各地多年实践经验的积累，1950年后对洪水预报技术的研究主要是：根据洪水波动的理论对相应水位法进行改进；对应用河网总入流量进行