灰色径向基神经网络技术在水文预报中的应用.pdf

【摘要】：本文介绍了灰色径向基神经网络技术在水文预报中的应用，尤其是在清河水库的实践。作者首先分析了清河水库中长期水文预报的现状和存在的问题，如预测系统的落后、功能不足、预测精度较低以及适应性差等。接着，文章提出了采用灰色关联度方法选择合适的年份作为典型年，并利用径向基神经网络技术建立新的水文预报模型。通过VB开发的中长期水文预报系统，经过三年的应用验证，取得了良好的效果，提高了清河水库的中长期水文预报精度。 【关键词】：预测因子；灰色径向基神经网络；水文预报 【正文】： 水文预报是水资源管理的重要组成部分，对于防洪、供水、农业灌溉等方面具有重要意义。传统的水文预报方法，如历史演变法、周期分析等，存在预测精度有限的问题。随着科技的发展，尤其是神经网络技术的应用，使得水文预报的准确性和效率得到了显著提升。 灰色系统理论结合径向基神经网络，为水文预报提供了一种新的途径。灰色系统理论是一种处理小样本、不完全信息的系统分析方法，而径向基神经网络则是神经网络的一种，以其强大的非线性映射能力和并行处理能力，在预测任务中展现出优越性能。 在清河水库的水文预报实践中，作者选取了特定的预报因子，如上一年的月来水量，通过灰色关联度计算来确定参考的典型年份。这些典型年份与需要预报的年份来水过程相似度较高，可以作为预测的基础。然后，利用径向基神经网络构建模型，对春汛和夏汛的来水量进行预报。通过设置误差值并进行仿真，可以得到较为精确的预测结果。 开发的基于VB的中长期水文预报系统不仅提高了预报精度，还扩大了预报时段，能够预测逐日、逐月乃至不同时间段的径流量，极大地增强了预报的灵活性和实用性。此外，系统提供了资料保存和数据库功能，便于进行图、表统计对比分析，提升了预报的科学性和决策支持能力。 灰色径向基神经网络技术在水文预报中的应用，解决了传统方法的局限性，提升了预报的准确性和时效性，对于水资源管理和防洪调度具有重要价值。未来，这一技术有望在更多水文站点得到推广和应用，进一步推动水文预报科学的发展。