人工神经网络在洪水预报中的应用研究

水文系统不仅是一个开放、复杂的巨系统,同时是受制于气候和人类活动的影响,并呈现复杂的行为特征的非线性复合系统。由于水文现象本身的复杂性,造成目前还很难用一般的物理方法对水文现象(尤其是中长期水文预报)进行描述。涉及中长期水文预报的方法很多,传统的方法主要有成因分析方法、水文统计法、时间序列分析方法等等。但是目前这些传统的预报方法主要存在以下问题:如水文过程用通过数理统计方法得到的参数进行描述结果过于粗糙;每种方法都有各自的缺限,在单独使用的情况下不能达到优良的预报目的;传统的理论和方法都需要具有显式数学函数,而这些函数往往难以求得,或只能以近似表达式代替进行描述,造成结果有比较大的误差。上述原因造成中长期水文预报存在预报精度较低,难以有效地指导生产实践等问题。针对以上水文预报存在的问题,本文翻阅了大量国内外水文预报研究的文献,着重从人工神经网络在水文预报中的研究入手,进行洪水预报,制定出峰峰矿区城区的合理规划。结合峰峰矿区的实际情况,综合分析了区域内的自然概况、气象水文、河流水系、和社会经济等情况,并着重分析了峰峰防洪现状和存在的问题。本课题研究的重点是将人工神经网络应用到洪水预报中,进行水文序列特征值Cv、Cs/Cv的预报。将水文序列分为训练样本、验证样本和预测样本,并利用训练样本、验证样本进行模型的确定。利用确定的网络模型对预测样本预测出Cv、Cs/Cv,并结合P-Ⅲ型曲线,进行洪水相关计算。根据计算结果,并结合峰峰矿区城区的实际情况制定相应的防洪规划方案、防洪规划措施。为保证促进工程防洪功能充分发挥的基础,尤其是在超标准洪水情况下,制定了各种非工程措施。结论表明,利用人工神经网络对洪水进行预报丰富了水文预报的内容,研究成果具有实用价值。