188宝金博页面版

  • 图案背景
  • 纯色背景
视图
标记
批注
批注本地保存成功，开通会员云端永久保存 去开通
qqappuser

上传于：2013-10-13

粉丝量：77

该文档贡献者很忙，什么也没留下。


  • 相关
  • 目录
  • 笔记
  • 书签

188宝金博页面版:更多相关文档

  • 若干水文预报方法综述

    星级： 5 页

  • 若干水文预报方法综述

    星级： 5 页

  • 若干水文预报方法综述

    星级： 8 页

  • 若干水文预报方法综述

    星级： 5 页

  • 若干水文预报方法综述

    星级： 5 页

  • 若干水文预报方法综述

    星级： 5 页

  • 2005若干水文预报方法综述

    星级： 5 页

  • 若干水文预报方法综述(精品)

    星级： 5 页

  • [精品]若干水文预报方法综述

    星级： 5 页

  • 2005 若干水文预报方法综述

    星级： 5 页

  • 若干水文预报方法综述49861

    星级： 5 页

  • 若干水文预报方法综述66555

    星级： 5 页

  • 施工水文预报综述

    星级： 3 页

  • 【精品文档】-中长期水文预报方法研究综述

    星级： 7 页

  • 中长期水文预报方法研究综述

    星级： 7 页

暂无目录

点击鼠标右键菜单,创建目录

    暂无笔记

    选择文本，点击鼠标右键菜单，添加笔记

    暂无书签

    在左侧文档中，点击鼠标右键，添加书签

    188宝金博页面版: 若干水文预报方法综述

    下载积分： 899

    内容提示： 第 25 卷第 1 期Vol.25 No.1═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═水 利 水 电 科 技 进 展2005 年 2 月Feb. 2005Advances in Science and Technolog═y of Water Resources作者简介： 王文 （1967 —），男，江苏姜堰人，副教授，博士，从事 GIS 与遥感应用及水文时间序列分析研究.若干水文预报方法综述王文1，马骏2（1 . 河海大学水资源环境学院，江苏 南京210098； 2. 黄河水利委员会水文局，河南 郑州450004）摘要： ...

    文档格式：PDF | 页数：5 | 浏览次数：78 | 上传日期：2013-10-13 16:37:26 | 文档星级：
    第 25 卷第 1 期Vol.25 No.1═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═水 利 水 电 科 技 进 展2005 年 2 月Feb. 2005Advances in Science and Technolog═y of Water Resources作者简介： 王文 （1967 —），男，江苏姜堰人，副教授，博士，从事 GIS 与遥感应用及水文时间序列分析研究.若干水文预报方法综述王文1，马骏2（1 . 河海大学水资源环境学院，江苏 南京210098； 2. 黄河水利委员会水文局，河南 郑州450004）摘要： 将现有水文预报方法分为过程驱动模型方法和数据驱动模型方法两大类. 过程驱动模型指以水文学概念为基。跃读鞯牟鞴逃牒拥姥萁探心Ｄ， 从而进行流量过程预报的模型.过程驱动模型近年在中长期预报方面的发展主要表现在对概念性流域降雨径流模型的结构进行改进，以适应较大时间尺度预报的需要. 数据驱动模型则是基本不考虑水文过程的物理机制， 而以建立输入输出数据之间的最优数学关系为目标的黑箱子方法. 数据驱动模型以回归模型最为常用，近年来由于神经网络模型、非线性时间序列分析模型、 ：Х椒ê突疑低衬Ｐ偷鹊囊， 以及水文数据获取能力和计算能力的发展，数据驱动模型在水文预报中受到了广泛的关注.关键词： 河流流量；水文预报；水文模型；过程驱动模型；数据驱动模型中图分类号： P338文献标识码： A文章编号：1006-7647 （2005）01-0056-05Review on some methods for hydrological forecasting//WANG Wen1， MA Jun2（ 1 . College of Water Resources andEnvironment， Hohai Univ. ， Nanjing 210098， China； 2. Hydrology Bureau ofYellow River Conservancy Commission， Zhengzhou450004， China）Abstract： The current methods for hydrological forecasting are divided into two classes， i. e. the process-driven model and thedata-driven model. The process-driven model is based on the conception of hydrology， with which the discharge forecasting can beperformed by simulation of the runoff variation and river channel evolution. The advances of process-driven models in medium- andlong-term forecasting mainly concentrate on the modification of the precipitation and runoff models of river basins， so that themodels can meet the requirement of the medium- and long-term forecasting. While， the data-driven model， without requirement ofthe analysis of the physical mechanics， is fundamentally a black-box model with an objective of identification of the optimalmathematical relationship between inputs and outputs. Among all the data-driven models， the linear regression model is the mostcommonly used. Owing to the introduction of some new forecasting methods into hydrological forecasting， such as the artificialneural network model， the nonlinear time-series analysis model， the fuzzy mathematic model， the grey system model， and so on，and the improvement of the capability of data acquisition and calculation， the data-driven model has drawn wide attentions inhydrological forecasting.Key words： river flow rate； hydrological forecasting； hydrological model； process-driven model； data-driven model水文预报对于水库调度、 洪水控制、 发电、 灌溉等工作至关重要. 水文预报方法很多，可以粗略地分为过程驱动模型方法和数据驱动模型方法两大类.过程驱动模型指以水文学概念为基。 对径流的产流过程与河道演进过程进行模拟， 从而进行流量过程预报的数学模型. 数据驱动模型则是基本不考虑水文过程的物理机制， 而以建立输入输出数据之间的最优数学关系为目 标的黑箱子方法. 数据驱动模型以回归模型最为常用， 近年来新的预测手段得到很快发展，如神经网络模型、非线性时间序列分析模型、：Х椒ê突疑低衬Ｐ偷，同时，水文数据的获取能力及计算能力得到飞速发展，因此， 数据驱动模型在水文预报中得到越来越广泛的关注和应用 .1过程驱动模型过程驱动模型大致可以分为两类，一类是模拟以地下水或其他慢反应水源为主要径流来源的枯季径流退水模型；另一类是应用范围更广， 可用于具有不同径流来源的流量过程的概念性流域降雨径流模型.1.1枯季径流退水模型自然流域的枯季径流退水过程可以通过退水曲线反映出来. 枯季径流退水曲线法应用枯季径流的退水规律来预报枯季径流总 量和 径流过程， 如Mishra 等建立退水模型进行青尼罗河的枯季退水径?65?水利水电科技进展，2005，25 （1）Tel：025-83786335E-mail： jz@ hhu . edu . cnhttp： //kkb . hhu . edu . cn

    阅读了该文档的用户还阅读了这些文档

    188宝金博页面版:关于我们

    188宝金博页面版:帮助中心

    188宝金博页面版:关注我们

    • 新浪微博

    关注188宝金博页面版公众号

    188宝金博页面版
    阅读
    APP
    阅读
    返回
    顶部
    188宝金博页面版官网登录在线平台入口（2026已更新）—江苏协昌电子科技股份有限公司