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    188宝金博页面版: 遗传门限自回归模型在感潮河段水位预测中的应用

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    内容提示： 第 25 卷第 5 期 V o1． 25 N o ． 5 水 利 水 电 科 技 进 展 Advances i n Sci ence and T echnology of W ater Resources 2005 年 1O月 O c t．20o5 遗传门限 自回归模型在感潮河段水位预测中的应用 吴玲莉， 张 玮 ( 河海大学交通学 院、 海洋学院 。 江 苏 南京210098) 摘要 ： 应用门限 自回归(TAR ) 模型建立了同时受潮汐和径流双重影响的长江下游感潮河段 高桥水 文站月水位 TAR 预测模型 ， 建模过程 中运用遗传算法来实现模型参数的优化 ． 计算结果显示， 门限 自回归模型可以拟合感潮河段的非线性特性 ， 拟合及预测精度均满足水文预报规范要求 ， 遗传算法 ...

    文档格式：PDF | 页数：4 | 浏览次数：308 | 上传日期：2013-10-14 13:00:33 | 文档星级：
    第 25 卷第 5 期 V o1． 25 N o ． 5 水 利 水 电 科 技 进 展 Advances i n Sci ence and T echnology of W ater Resources 2005 年 1O月 O c t．20o5 遗传门限 自回归模型在感潮河段水位预测中的应用 吴玲莉， 张 玮 ( 河海大学交通学 院、 海洋学院 。 江 苏 南京210098) 摘要 ： 应用门限 自回归(TAR ) 模型建立了同时受潮汐和径流双重影响的长江下游感潮河段 高桥水 文站月水位 TAR 预测模型 ， 建模过程 中运用遗传算法来实现模型参数的优化 ． 计算结果显示， 门限 自回归模型可以拟合感潮河段的非线性特性 ， 拟合及预测精度均满足水文预报规范要求 ， 遗传算法 的 引入简化 了建模过程， 提高了模型的预测精度 并保证 了其预测性能的稳定性 ． 研究结果表明用遗 传 门限 自回归模 型预测感潮河段的水位是可行的 ， 该模型在感潮河段其他水文要素 的非线性 时序 预测中也具有广泛的实用价值 ． 关键词 ： 感潮河段 ； 河流水位 ； 门限 自回归模型 ； 遗传算法 中图分类号 ： P338 文献标识码 ： A 文章编号 ： 1006— 7647(2005)05— 0020— 04 A p plication o f g ene t i c thr esh old au to -regr essive m odel to w ater sta ge fo recasti ng for t i dal ri ver seetion／／W U U ng- li ， ZHANG Wei( College o f Traf f i c and Coll ege o f Ocean ，Hohai Un／ vers Abstract：A threshold auto-regressive ( TAR )model W a s established for forecasting monthly water stage at the Gaoqiao hydrological station in t h e lower t i dal reaches of the Y angtze R iver ． w hich is u nder the impacts of both tides and runof f ．111e genet i c ，Ⅳ 口 n g 210098，China ) a l gor i t h m was adopted f o r parameter opt i mization in modehng of T AR ．T he ca l cul ated resul t shows t h at the T AR model can ef f ect i vely ref l ect the nonl inear ch aracter i stics of tid al r i vers ， and the preci sion o f f i tting and simulation accords with t h e standa r d of hydr o logica l forecast i ng ．111e appl icat i on o f t h e genetic algor i thm simpl if i es t h e pr o cess of modeling ． impr o ves t h e forecast i ng accuracy ，and ensures t h e high stabil ity o f the mode1．T herefore ，the T A R model based on the genetic algor i t h m for water stage forecasting of t i da l r i ver s is pr a ctical an d has hish adap tab ility to forecasting o f ot h er hydrologica l non l i near t i me ser i es in ti da l r i ver s ． K ey w or ds ：tida l r i ver ；r i ver w ater stage ；t h reshold auto-regre ssive model ；geneti c algor i thm 河道的水位预测是水文预报的一个重要组成部 分 ， 它 的基本依据是大量的水文、 气象、 地形等实测 资料 ， 一般可采用缓变非恒定流的圣维南方程组建 模计算 ． 但是 ， 由于受外海潮汐和内陆径流等众多不 确定因素的影响 ， 感潮河段的水位 系列在时序上常 常表现 出相依性、 突变性和随机性等复杂非线性特 征， 至今对此进行有效描述的数学模型仍不很成熟 ． 常见的应用缓变非恒定流的圣维南方程组来建立考 虑潮水顶托影响的河道水位过程预报模型 ， 虽 已成 为一个通用的方法 ， 但它所需 的资料包括了一般不 易具备的河道地形资料 ， 不但求解繁琐 ， 实时校正也 较困难 ， 故离实用尚有较大差距 ． 20 世纪 70 年代 以 来 ， 随着统计理论与时间序列理论 的发展 ， 在包括水 文学在内的许多领域内应用时间序列模型进行动态 数据模拟与预报取得了满 意的成果 ． 特别是 Box 和 Jenkins[1 ]提 出的 自回归求 和 滑动 平均 ( ARIMA ) 模 型 ， 为处理线性时间序列提供了有力的数学工具 ． 但 是 ， 实际工作中遇到的数据往往具有复杂的非线性 变化规律 ， 不能用线性模 型来描述 ． 因此 ， 非线性时 间序列模型的研究和应用越来越受到各界学者的关 注L 2 J ． 其 中， Tong 等【 提 出的门限 自回归( Threshold Auto． Regressive， 简称 TAR) 模型 ， 能有效地描述具有 极限点 、 极限环(准周期性) 、 跳跃性、 相依性 、 谐波等 复杂现象的非线性动态系统 ， 门限 的控制作用保证 了 TAR 模型的预测精度和适应性 ， 是解决含有较复 杂循环的非线性时间序列的建模与预报的理想模型 之一 ， 已成为当今 工程界应用最广泛且技术较为成 熟的非线性时序模型L3] ， 并且吸引了不少学者将之 应用到水科学领域中L4 J ． 鉴于门限 自回归模型在表征非线性特性上具有 独到之处 ， 笔者将之 引入感潮河段的水位过程模拟 并 以长江下游感潮河段高桥水文站的月水位资料为 作 者简介 ： 吴玲莉( 1978一 ) ， 女 ， 安徽无为人 ， 博士研究生 ， 从事港 口航道及海岸工程研究 。20。 水利水 电科技进展 ， 2005， 25(5)Tel ： 025-83786335 E-ma／ ／ ： jz@hhu． e du． tit http ： ／ ／ kkb． hhu． edu． e rr 维普资讯 http://www.cqvip.com

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