基于信息扩散近似推理的产流预报模型

为了提高预报精度,充分利用和挖掘数据中包含的隐信息,以陡河水库为计算实例,应用信息扩散近似推理技术建立预报模型,并通过与遗传程序和传统线性回归方法对计算结果进行对比分析。结果表明:该模型预报精度较高,且具有前期数据处理简单的优势,可用于流域降雨、径流相关图的修正,有很好的应用价值。     

雨量站分布不均匀流域的降雨径流预报人工神经网络模型

为解决传统方法难以可靠预报雨量站分布不均匀流域的次降雨径流量这一水文预报难题 ,探讨了人工神经网络模型用于该类水文预报问题的可能性。实例研究表明 ,以次暴雨量及其前期影响雨量为输入、次暴雨径流总量 (净雨量 )为输出的 BP网络模型 ,预报的相对误差比蓄满产流模型预报的相对误差平均低 9.2 % ,这说明 ,人工神经网络模型可作为雨量站分布不均匀等雨量观测存在系统偏差或不足流域的降雨径流预报模型。     

淮河入洪泽湖洪水预报模型

根据降雨径流相关分析,建立了人洪泽湖洪水预报模型,它包含了产流、汇流子系统。预报模型与实测洪水过程相比较,洪峰值的最大误差小于10％。     

基于GA-SVR的中长期径流预报

【目的】将遗传算法（GA）与支持向量机回归（SVR）2种算法结合,构建GA-SVR模型,并采用该模型对径流进行预报,为制定防洪抗旱与水资源调度方案提供依据。【方法】以陕西府谷县黄甫川水文站1979-2003年实测资料作为拟合样本,2004-2008年资料作为检验样本,选取降水量、蒸发量为输入量,径流为输出量,通过GA优化SVR的结构和参数,建立GA-SVR预报模型,进而进行径流预报,同时与基于误差反向传播算法的人工神经网络（BP-ANN）、投影寻踪回归（PPR）模型的预报结果进行对比分析。【结果】应用GA-SVR、BP-ANN、PPR 3个模型在径流拟合阶段的预报精度较检验阶段有所下降,但是预报精度均达到了乙级水平,其中以GA-SVR的预报精度最高,效果最好。【结论】GA-SVR模型实现了SVR参数自动化选取,较好地解决了高度非线性、小样本、过学习等问题,模型可行有效,为径流预报提供了一种新途径。     

黄土高原典型流域次降雨径流侵蚀产沙规律研究

【目的】研究黄土高原地区小流域次降雨径流侵蚀产沙规律,建立适宜于该地区的侵蚀产沙预报模型。【方法】根据岔巴沟流域32年实测的水沙资料,采用径流侵蚀功率、地貌分形信息维数的计算模型及多元非线性回归方法,分析了黄土高原地区岔巴沟流域的次降雨径流侵蚀产沙规律。【结果】岔巴沟流域次降雨侵蚀产沙模数Ms与径流侵蚀功率E、地貌形态分形信息维数Di有很好的相关性,模型具有较高的精度和一定的适用性。【结论】基于流域径流侵蚀功率与地貌形态分形信息维数的岔巴沟流域次降雨侵蚀产沙预报模型,能够近似反映不同尺度流域次降雨径流侵蚀产沙特性及水沙传递的关系,为建立具有广泛适用性和较高预报精度的黄土高原流域次降雨径流侵蚀产沙预报模型提供了理论依据。     

枯水径流预报的最优模糊划分自激励门限自回归模型

介绍了建立最优模糊划分自激励门限自回归模型的观点、理论和方法。该建模方法克服了传统方法确定门限自回归模型门限值的困难，为用线性化方法对非线性时间序列的建模和预报提供了一种新的数学方法，具有广泛的实用性。建立了６种数据处理方式下的泾河、北洛河、渭河及大通河主要水文站的候、旬、月枯水径流预报模型。模型评定与检验显示，将时段平均流量序列转换为消除年周期的模比系数序列建立的模型优于其他类型的模型，可作为作业预报模型。     

匹里青河流域变动融雪带径流模型

本文提出一个变动融雪带的融雪径流模型。在匹里青流域试作融雪径流预报,流域内没有气温、蒸发资料,仅出山口处有一个雨量站,产流采用径流系数法,汇流采用调蓄经验单位线,连续预报5年的结果:3月—7月融雪洪水总量的预报合格率达到80％。所以变动融雪带的假设在高山区流域是合适的,进一步研究后,将可能成为一种预报应用模型。     

自激励门限自回归模型在枯水径流预报中的应用

简介了门限自回归（ＴＡＲ）模型的概念和自激励门限自回归（ＳＥＴＡＲ）模型的一般形式与建模方法，建立了泾河、北洛河和渭河三河流主要灌溉取水断面月平均流量的ＳＥ－ＴＡＲ模型，将模型用于预报枯水期河川径流，精度与合格率均满足水文预报规范要求。     

自激励门限自回归模型在枯水径流预报中的应用

简介了门限自回归（ＴＡＲ）模型的概念和自激励门限自回归（ＳＥＴＡＲ）模型的一般形式与建模方法，建立了泾河、北洛河和渭河三河流主要灌溉取水断面月平均流量的ＳＥＴＡＲ模型，将模型用于预报枯水期河川径流，精度与合格率均满足水文预报规范要求。     

枯水径流预报的最优模糊划分自激励门限自回归模型

介绍了建立最优模糊划分自激励门限自回归模型的观点、理论和方法。该建模方法克服了传统方法确定门限自回归模型门限值的困难，为用线性化方法对非线性时间序列的建模和预报提供了一种新的数学方法，具有广泛的实用性。建立了６种数据处理方式下的泾河、北洛河、渭河及大通河主要水文站的候、旬、月枯水径流预报模型。模型评定与检验显示，将时段平均流量序列转换为消除年周期的模比系数序列建立的模型优于其他类型的模型，可作为作     

马尾松毛虫发生量空间定点预报模型的研究

利用1983年9月至1989年9月马尾松毛虫的虫情调查资料,研究仙居县各测报点的马尾松毛虫有虫面积、虫口密度的时空变化规律,分别建立三维自回归趋势面模型、预测克立格模型、空间-时间序列预测之自回归模型和广义时空回归模型4种发生量空间定点预报模型。结果表明,所建立的4种发生量空间定点预报模型均具有较好的预报效果,对1989年3代的虫口密度、有虫面积进行预报检验,预测克立格模型的预报准确率为100％;空间-时间序列预测之自回归模型和广义时空回归模型对两者的预报准确率则均为66.7％;三维自回归趋势面模型虫口密度预报准确率为33.3％,有虫面积的预报准确率为66.7％。     

灰色新陈代谢模型在农民收入和消费预测中的应用

运用灰色系统理论和方法,建立了灰色新陈代谢GM（1,1）宁夏农村居民人均纯收入和人均生活消费模型。在MATLAB环境下对该模型的精度以及误差进行了分析,并利用该模型对宁夏农村人均纯收入和人均生活消费进行预测。预测结果表明,灰色新陈代谢GM（1,1）预测模型能够明显地提高预测精度,增加预测的可靠性。     

组合预测方法研究及其在电力负荷预测中的应用

文章通过对组合预测模型权重求解方法的研究,给出了一种运用二次规划来求解组合预测模型权重的方法。该方法不仅克服了拉格朗日乘子法不能保证权重非负的不足,而且由于二次规划问题可借助MATLAB软件进行求解,从而简化了求解权重的计算过程。示例计算结果表明,组合预测模型的预测精度明显高于各单一预测模型,误差平方和小于各单一预测模型的误差平方和,从而验证了该方法的有效性。     

江南地区大棚草莓产量预报模型研究

研究旨在建立以浙江慈溪为代表的江南地区气候相似区域无加温大棚草莓产量预报模型。根据冬春季大棚草莓主要生育期和果实生长发育生理特性,以2011—2021年浙江省设施农业气象试验站（慈溪）大棚草莓产量统计数据、产量形成期大棚内各小气候要素气象资料为研究基础,采用多项式预报法,构建基于有效积温和辐热积等小气候关键因子与产量的多元回归模型,从而建立江南地区大棚草莓产量预报模型。所建产量预报模型平均精度达95.3%,最低精度在90%以上,有较好精度,可提供较为准确的大棚草莓年产量预报信息,可为江南地区大棚草莓及其他气候相似区大棚果蔬作物生产过程中的产量预报提供参考。     

Integrated uncertain models for runoff forecasting and crop planting structure optimization of the Shiyang River Basin,north-west China

To improve the accuracy of runoff forecasting, an uncertain multiple linear regression (UMLR) model is presented in this study. The proposed model avoids the transfer of random error generated in the independent variable to the dependent variable, as this affects prediction accuracy. On this basis, an inexact two-stage stochastic programming (ITSP) model is used for crop planting structure optimization (CPSO) with the inputs that are interval flow values under different probabilities obtained from the UMLR model. The developed system, in which the UMLR model for runoff forecasting and the ITSP model for crop planting structure optimization are integrated, is applied to a real case study. The aim of the developed system is to optimize crops planting area with limited available water resources base on the downstream runoff forecasting in order to obtain the maximum system benefit in the future. The solution obtained can demonstrate the feasibility and suitability of the developed system, and help decision makers to identify reasonable crop planting structure under multiple uncertainties.     

组合模型分析方法在我国粮食产量预测中的应用

尝试将组合预测法应用于我国未来粮食产量的预测,以提高预测精度。通过赋予合理权重,将C-D生产函数模型、多元回归模型和指数平滑模型加权组合。对各模型进行平均绝对百分误差(MAPE)、希尔不等系数(Theil IC)和均方根误差(RMSE)等指标的比较,证明单一模型经过组合能够提高预测精度。     

基于多项式典型相关方法选择长江下游降雨量预报因子

非线性典型相关(NLCCA)问题是常见而又不易解决的问题,现在所用NLCCA模型的神经网络解法,编程复杂而又得不到变量间的解析表达式。分析讨论了长江下游降雨量预报因子的选择问题,提出NLCCA问题的多项式逼近模型及其2种解法:逐步选择法和主成分法。这2种方法都能很好地找到非线性典型相关的预报因子。在线性典型相关检验不通过的情况下,利用这2种方法可成功地找到非线性典型相关预报因子。     

基于灰色多元线性回归的粮食产量预测

针对粮食产量预测精度差和波动大的问题,结合灰色系统和多元线性回归模型,提出了一种灰色多元线性回归模型。利用该模型对南宁市的粮食产量进行了预测。结果表明,灰色多元线性回归模型的预测精度要高于单一的灰色系统或多元线性回归模型。     

统计预测方法在耕地保有量需求预测中的研究——以毕节地区为例

依据毕节地区经济、人口和耕地数据,采用回归预测和时间序列预测方法,综合分析影响耕地保有数量的因素,建立耕地保有量需求预测模型,并将通过评价与解释确定的最优模型作为毕节地区耕地保有量预测方案。结果表明,基于统计预测的耕地保有量预测方法综合了耕地利用情况与社会经济发展态势,有较强的应用背景和社会需求,可为政府新一轮的土地利用总体规划提供决策支持。     

小麦赤霉病CBR预测模型参数的优化

基于类比推理人工智能方法 CBR原理建立了以时间序列为轴线的小麦赤霉病滚动预测模型。为提高模型预测的准确性,利用安徽省农作物病虫数据库,结合专家经验会商的结果,优化筛选该预测模型中的预测单元、预测阶段、各预测阶段的权重、气象因子及其权重等各关键预测参数,并检验其预测的准确性。结果表明,运用优化后的参数,小麦赤霉病CBR预测模型常年预测准确率可达84.21%。故优化后的预测参数可用于小麦赤霉病CBR预测模型。