论文题目: 滨江流域水文模型研究
论文类型: 博士论文
论文专业: 地图学与地理信息系统
作者: 占玉林
导师: 王长耀
关键词: 流域水文模型,分布式水文模型,人工神经网络,耦合模型,模型,扩散波方程
文献来源: 中国科学院研究生院（遥感应用研究所）
发表年度: 2005
论文摘要: 洪水问题是一个全球性的问题,而且呈逐年上升趋势。水文模型一直是防洪非工程措施中的重要组成部分,水文模型发展至今已有70多年的历史,当前神经网络模型和分布式水文模型已成为研究的热点。本文以滨江流域为试验区对这两类模型进行了探讨,主要研究成果与创新点如下: 1) 建立了水位预报神经网络模型 神经网络自上世纪80年代就已经在水文预报中得到了应用研究,然而直接由降雨过程来预报流域出口断面水位变化的研究却很少见报道。本文利用滨江流域的降雨水位资料建立了水位预报模型。 a) 提出了比例系数BP网络训练算法,提高了网络的训练速度。 b) 将遗传算法与BP网络相结合为BP网络优化初始权值,从而避免网络的训练结果落入局部极小点,加快了网络的训练速度,提高了模型的预报精度。 c) 由于雨量与水位的单位不同而且变化范围相差较大,本文采用了压缩系数法按不同的标准对雨量数据和水位数据分别进行了处理。尤其对于水位数据,首先应该减去一个基准水位以提高水位变幅在水位数据中的比例。通过这样处理后模型对水位的识别能力得到了提高。 d) 针对流域雨量站稀少的特点,提出了充分利用有效点雨量信息的方案,从而改善了BP网络的模拟性能。 e) 提出了前馈网络与递归网络相结合的方案,即采用BP网络确定模型的参数然后采用递归网络进行预报,采用这种方案建立的实时水位预报模型,通过对未来3小时、6小时及9小时水位的预报得到了令人满意的结果。 2) 提出了基于神经网络的日降雨～径流耦合模型 由于简单线性模型能够从长序列的降雨～径流资料中捕捉流域的线性响应过程,本文根据滨江流域1990—2000年的日降雨～径流资料,首先利用简单线性模型对日径流量进行初步模拟,然后再利用神经网络对这一初步模拟值进行优化调整。通过实例验算,这样一种耦合模型得出了令人满意的结果。目前大多数降雨～径流神经网络模型需要将前期径流作为模型的输入,而本文提出的耦合模型不需要考虑前期径流,是神经网络在资料稀缺流域建模的有益尝试。
论文目录:
第一章 绪论
1.1 研究背景
1.1.1 洪水的危害
1.1.2 项目背景
1.2 水文模型的分类
1.2.1 按学科分类
1.2.2 依照研究对象分类
1.2.3 按模型结构分类
1.2.4 依照模型性质分类
1.3 国内外研究进展
1.3.1 汇流理论的研究
1.3.2 分布式水文模型的研究
1.3.3 GIS在水文模型中的应用研究
1.3.4 遥感在水文模型中的应用研究
1.3.5 人工神经网络在水文模型中的应用研究
1.4 本文的主要研究内容与组织结构
第二章 BP网络的改进算法和遗传算法优化权重方法
2.1 人工神经网络简介
2.1.1 人工神经网络的产生与发展
2.1.2 人工神经网络的特点
2.1.3 BP神经网络
2.2 BP网络算法改进及其优化设计
2.2.1 初始权重的优化
2.2.2 学习率的自适应调整
2.2.3 动量法
2.2.4 网络隐层的层数与隐节点数目的确定
2.2.5 训练次数的确定
2.2.6 训练样本的基本要求
2.2.7 样本数据的预处理
2.3 遗传算法简介
2.4 遗传算法优化权重方法
第三章 实时水位预报的神经网络模型
3.1 试验区概况
3.2 数据处理
3.2.1 流域平均降雨量的计算
3.3 神经网络模型的建立
3.3.1 6小时模型
3.3.2 1小时模型
3.4 小结
第四章 基于神经网络的日降雨～径流耦合模型
4.1 引言
4.2 耦合模型的建立
4.2.1 简单线性模型(SLM)
4.2.2 耦合模型
4.3 耦合模型在日降雨～径流模拟中的应用
4.3.1 数据来源
4.3.2 模型评定准则
4.3.3 模型的建立
4.3.4 模拟结果和分析
4.4 模型的精度变化分析
4.5 小结
第五章 基于GIS的分布式水文模型研究
5.1 产流——SCS模型
5.1.1 SCS模型的产流计算
5.1.2 SCS模型汇流计算
5.2 地表水汇流——洪水扩散演进模型
5.3 地下水汇流
5.4 应用实例
5.4.1 基础数据处理
5.4.2 产流分析
5.4.3 汇流分析
5.4.4 结果分析
5.5 洪水扩散演进模型的敏感性分析
5.5.1 水力半径的影响
5.5.2 河道糙率系数的影响
5.5.3 最小坡度阈值的影响
5.5.4 河网提取的汇水面积阈值的影响
5.6 小结
第六章 结论与展望
6.1 结论
6.2 展望
参考文献
博士学习期间论文情况
博士学习期间参与的项目及科研活动
致谢
发布时间: 2005-09-19
参考文献
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