基于可变模糊集理论的径流预报方法研究

论文摘要

水库调度是缓解我国水资源短缺问题、实现洪水资源化的一项重要非工程措施。而科学、合理水库调度需要建立在充分掌握客观水文规律的基础上。因此,水库的水文预报是合理调度的基础,是提高水库的径流调节能力、充分发挥水库综合效益的重要前提。本文以可变模糊集理论为基础,重点研究了基于可变模糊集理论的径流中长期推理预报方法,为提高水库调度水平、缓解我国水资源短缺问题提供技术支持;同时研究了流域洪水模糊可变分类预报方法:最后是可变模糊集理论中模糊可变评价方法及与人工神经网络相结合时的应用研究。主要研究内容及成果如下:(1)隶属度与隶属函数是模糊集合论中最重要的概念。在可变模糊集理论中,考虑区间值的相对隶属函数可以合理、简便地计算模糊集中任意元素对于该模糊集的相对隶属度。本文通过分析比较,找出了它与传统的线性模糊分布函数之间的区别与联系,即传统的模糊分布函数是考虑区间值的相对隶属函数的一些特例,考虑区间值的相对隶属函数在描述模糊现象的模糊性时更具有普遍适用性。同时指出了应用考虑区间值的相对隶属函数时应当注意的问题,为接下来的应用奠定了基础。(2)提出了基于级别特征值的径流中长期预报单要素模糊推理方法,使已有的水文气象单要素模糊推理法得到了改进。方法应用可变模糊集理论中考虑区间值的相对隶属度函数来确立模糊子集的隶属函数,增强了模糊推理预报方法的理论基础;采用待预报径流级别特征值建立推理预报模式,避免了由于划分径流级别数目不合适造成的大量重复计算。详细介绍了方法的基本原理及步骤,并通过实例研究对其进行了验证。(3)在深入研究了基于相似关系的近似推理法基础上,提出了考虑预报因子权重的径流中长期预报模糊推理法,丰富了水文中长期预报模糊推理方法;为说明方法的基本原理及步骤,验证方法的合理性和有效性,将其应用于大伙房水库年径流检验预报。从检验预报结果看出:考虑预报因子权重的预报结果好于不考虑预报因子权重(等权重)的预报结果,表明在径流中长期预报中,考虑预报因子对待预报径流影响的差异是十分必要的。(4)为尝试研究径流中长期预报方法中存在的可变因素对预报信息的影响,以陈守煜教授提出的可变模糊集理论为基础和指导思想,提出了基于相似关系的径流中长期预报模糊可变推理方法,分析了方法中存在的可变参数。在实例研究中,对可变参数进行了六种组合变换,在不同的组合变换方式下分别进行了大伙房水库年径流预报检验,得到了多种预报信息。通过综合分析各种预报信息之间的异同,确定最终的预报结果及其可靠程度,可用于指导水库调度决策。(5)以可变模糊集理论为基础,提出一种考虑分类指标区间值的流域洪水分类方法——模糊可变分类方法。该方法可根据洪水发生的前期特征,合理、简便地将洪水进行分类,按类别优选模型参数、预报未来洪水过程,以提高流域洪水预报水平,为预报实时校正和水库调度提供较准确的参考信息:给出了相应的应用研究,应用研究结果验证了方法合理性和有效性。(6)可变模糊集理论中模糊可变评价方法可以很好地对评价标准为区间形式的问题进行综合评价。作为可变模糊集理论研究及在水文水资源领域应用的扩展,本文应用模糊可变评价方法,对黄河流域水资源可再生能力进行了综合评价;建立了基于模糊优选神经网络和可变模糊集理论的评价方法,应用该方法对黄河流域水资源可再生能力进行了综合评价。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1 绪论
• 1.1 选题背景
• 1.2 水文中长期预报研究现状及发展趋势
• 1.3 模糊近似推理方法研究现状及发展趋势
• 1.4 可变模糊集理论及研究现状
• 1.4.1 对立模糊集概念与定义
• 1.4.2 模糊可变集合概念
• 1.4.3 相对差异函数模型
• 1.4.4 模糊可变识别模型
• 1.4.5 可变模糊集理论研究现状
• 1.5 本文主要研究内容
• 2 考虑区间值的相对隶属函数与传统模糊分布函数之间的区别与联系
• 2.1 引言
• 2.2 模糊分布函数
• 2.2.1 梯形分布
• 2.2.2 右半梯形分布
• 2.2.3 左半梯形分布
• 2.2.4 三角分布
• 2.2.5 应用举例
• 2.3 考虑区间值的相对隶属函数
• 2.4 与传统模糊分布函数之间的区别与联系
• 2.5 本章小结
• 3 基于级别特征值的径流中长期预报单要素模糊推理方法
• 3.1 引言
• 3.2 级别特征值简介
• 3.3 水文气象单要素预报的模糊推理法
• 3.3.1 基本思路和步骤
• 3.3.2 特征展开近似推理法求输出
• 3.4 基于级别特征值的单要素模糊推理预报方法基本步骤
• 3.5 实例研究
• 3.5.1 原始资料及级别划分
• 3.5.2 模糊子集的相对隶属函数定义
• 3.5.3 模糊推理模式的建立
• 3.5.4 模糊推理及综合判决
• 3.6 本章小结
• 4 考虑预报因子权重的径流中长期预报模糊推理方法
• 4.1 引言
• 4.2 基于相似关系的近似推理方法
• 4.3 权重的确定方法
• 4.4 考虑权重的径流预报模糊推理法基本步骤
• 4.5 实例研究
• 4.5.1 原始资料与因子筛选
• 4.5.2 因子权重的确定
• 4.5.3 推理模式的建立
• 4.5.4 检验预报
• 4.6 本章小结
• 5 径流中长期预报模糊可变推理方法
• 5.1 引言
• 5.2 模糊可变推理方法
• 5.2.1 基本原理
• 5.2.2 可变参数
• 5.3 大伙房水库年径流检验预报
• 5.3.1 可变参数变换方式一
• 5.3.2 可变参数变换方式二
• 5.3.3 可变参数变换方式三
• 5.3.4 可变参数变换方式四
• 5.3.5 可变参数变换方式五
• 5.3.6 可变参数变换方式六
• 5.4 本章小结
• 6 流域洪水模糊可变分类预报方法研究
• 6.1 引言
• 6.2 模糊集合分析法
• 6.3 模糊可变分类方法
• 6.4 大伙房水库以上流域洪水分类
• 6.4.1 分类指标的选取及分类标准的确定
• 6.4.2 标准值区间及变动区间范围值的确定
• 6.4.3 分类指标权重的确定
• 6.4.4 洪水分类结果
• 6.5 大伙房水库以上流域洪水分类模拟预报
• 6.5.1 产流参数的确定
• 6.5.2 产流分类预报
• 6.6 本章小结
• 7 黄河流域水资源可再生能力评价方法及应用研究
• 7.1 引言
• 7.2 模糊可变评价方法
• 7.3 黄河流域水资源可再生能力评价
• 7.3.1 原始数据及其补充
• 7.3.2 标准值区间及变动区间范围值的确定
• 7.3.3 评价指标权重
• 7.3.4 黄河流域水资源可再生能力评价
• 7.4 基于模糊优选神经网络和可变模糊集理论的评价方法
• 7.4.1 模糊优选神经网络拓扑结构
• 7.4.2 网络训练样本的生成
• 7.4.3 确定样本所属级别
• 7.4.4 黄河流域水资源可再生能力评价
• 7.5 本章小结
• 8 总结与展望
• 8.1 全文总结
• 8.2 展望
• 参考文献
• 创新点摘要
• 攻读博士学位期间参加课题和发表论文情况
• Ⅰ 参加课题
• Ⅱ 发表论文
• 致谢