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    188宝金博页面版: 灰模型GM(1,N)在径流量预测中的应用

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    内容提示： 第 !" 卷增刊第 ! 期$%&’!" ()**&+,+-. /%’!! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !水 利 水 电 科 技 进 展1 7+48-%&%9: %; <3.+= >+5%)=4+5!##" 年 " 月?)&’ !##"0123-4+5 6- (46+-4+ 3-!基金项目 ： 科技部社会公益研究专项 （!##@ABCD?EF#）作者简介： 刘刚 （EG"F—），男，河南南阳人，工程师，博士研究生，从事 HB( 研究。 IJ,36&： &6)93-9K435,’ 34’ 4-灰模型 HL （E， !） 在径流量预测中的应用刘刚E，!，刘纪平E，孙晓利E，D，袁卫平E（E ’ 中国测绘科学研究院，北京E###DG； !’ 信息工程...

    文档格式：PDF | 页数：4 | 浏览次数：735 | 上传日期：2013-10-15 18:32:33 | 文档星级：
    第 !" 卷增刊第 ! 期$%&’!" ()**&+,+-. /%’!! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !水 利 水 电 科 技 进 展1 7+48-%&%9: %; <3.+= >+5%)=4+5!##" 年 " 月?)&’ !##"0123-4+5 6- (46+-4+ 3-!基金项目 ： 科技部社会公益研究专项 （!##@ABCD?EF#）作者简介： 刘刚 （EG"F—），男，河南南阳人，工程师，博士研究生，从事 HB( 研究。 IJ,36&： &6)93-9K435,’ 34’ 4-灰模型 HL （E， !） 在径流量预测中的应用刘刚E，!，刘纪平E，孙晓利E，D，袁卫平E（E ’ 中国测绘科学研究院，北京E###DG； !’ 信息工程大学测绘学院，郑州M@##@!； D’ 中国矿业大学 （北京），北京E###ND）摘要： 介绍多 维灰模型 HL （ E， !）。 以澜沧江上游昌都水文站为对象， 分析降水、气温与径流量之间的灰关联度， 建立了 HL （ E， D）模型， 有效提高了 径流量模拟的精度， 通过残差检验和后验差检验， 结果表明， 该模型精度达到 ! 级， 预测精度达到 GE OGEP， 符合建模要求， 能够用 于年径流量预测。关键词： 灰模型 HL （ E， !）； 关联度； 灰色预测； 径流量中图分类号： 7$E!EQ’M文献标识码： 0文章编号：E##F!"FM" （!##"）(!!##!"!#D河川径流量的分析和预测是进行水资源合理分配和调度的前提，对于掌握水资源时空分布特征，完善和加强水资源管理具有重要意义。 当前有关径流量预测的模型和方法主要分两类："从径流量及相关数据序列本身出发，研究数据之间的内在关联，例如神经网络模型等；#研究水流运动的时空变化，建立流域水文模型体系，模拟径流量的变化过程，如集总式或者分布式水文模型。灰色系统理论是由邓聚龙教授于 !# 世纪 "# 年代提出，以 “部分信息已知，部分信息未知”或不确定性系统为研究对象［E!!］，其基本思想是把一切随机量都看作是在一定范围内变化的信息不充分、 不完全的灰色量。 对灰色量的处置不是找概率分布、 求统计规律，而是利用科学合理的处理方法寻找数据间的规律，其核心体系是灰色模型，即对原始数据作累加生成 （或其他方法生成）得到近似的指数规律序列再进行建模的模型方法［E］。 本文在研究 HL （E，E）模型特点的基础上，建立基于 HL （E， !）的降水、 气温、径流预测模型，对模拟结果进行检验，并与 HL （E，E）模型计算结果进行了比较。!灰色建模与模型检验!’!HL （E， E）模型HL （E，E）表示一阶单变量的灰模型。 假设一个等间距的时间序列 （E） 有 " 个观察值， 通过累加生成新序列 （!）：#（#）$ ｛#（#）（E）， #（#）（!），…， #（#）（ "）｝#（E）$ ｛#（E）（E）， #（E）（!），…， #（E）（ "）｝（E）（!）则 HL （E，E）模型相应的微分方程为1#（E）1%& ’#（E）$ (（D）式中：!为发展灰数； ( 为内生控制灰数。 可利用最小二乘法求解微分方程，得到预测模型 （M）：#（E）（ ) & E） $#（#）（E） *(’[]+* ’)&(’（ ) $ #，E，!，…， "）（M）!+ "HL （E， !）模型HL （E， E） 是基本预测模型， 具有全信息。 而HL （E， !）引入了 多个变量， 为分析模型， 不具有全信息。 当有必要对多因子的系统作整体的、动态的、全局的分析时，就需使用 HL （E， !）模型［D］。假设式 #（#）# 是一个系统特征数据原始序列：（#）$ ｛##而 #（#）,表示其 ! 个相关因子序列，（#）$ ｛#,##（#）（E）， ##（#）（!），…， #（#）#（ "）｝ （@）#,（#）（E）， #,（#）（!），…， #,（#）（ "）｝（ , $ E，!，D，…， "）（F）将 #（E）, 定义为原始序列 #（#）), 的累加序列：#（E）,（ )） $"则建立 HL （E， !）白化模型为（E）- $ E#（#）,（ -） （ , $ #，E，!，…， "） （"）.##.%& ’##（E）$"#（ )） Q #O@#（E）(! … (,］7， 利用最小二乘!, $ E(,#（E）,（ )）（N）取 /（E）#（ )） R #O@#（E）#（ ) S E）， 设 ! "为待估向量， ! " R ［ ’ (E法求解，得到! " $（ #7#）*E#7$!其中?"!?水利水电科技进展， !##"， !" （ (!）012： #!@!ND"NFDD@345’,2： -/K 667 + 1.7 + 8"6%%9： ::))( + 667 + 1.7 + 8"

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