基于BP網(wǎng)絡(luò)的河道洪水貝葉斯概率預(yù)報(bào)研究.pdf

1、河道洪水預(yù)報(bào)是水文預(yù)報(bào)的一大研究課題，河道洪水演算結(jié)果對(duì)防洪減災(zāi)和水資源的綜合利用有著重要的現(xiàn)實(shí)意義。基于此，本文在采用傳統(tǒng)的馬斯京根法對(duì)河道流量進(jìn)行演算預(yù)報(bào)的基礎(chǔ)上，引入具有較強(qiáng)非線性作用的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)河道洪水流量預(yù)報(bào)進(jìn)行了改進(jìn)?？紤]到水文預(yù)報(bào)具有不確定性，為了更科學(xué)地對(duì)河道洪水進(jìn)行預(yù)測(cè)，本文將貝葉斯方法與BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，研究了河道洪水預(yù)報(bào)流量的先驗(yàn)分布與似然函數(shù)的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并結(jié)合清江流域上水布埡~漁峽口河段實(shí)際情

2、況進(jìn)行了相關(guān)研究并進(jìn)行了成果分析，最終達(dá)到了進(jìn)行概率預(yù)報(bào)的目的，為防洪決策提供了有力的依據(jù)。本文的主要研究?jī)?nèi)容如下： （1）對(duì)河道洪水演算、實(shí)時(shí)洪水校正和水文概率預(yù)報(bào)的相關(guān)研究進(jìn)展進(jìn)行了綜述，指出河道洪水預(yù)報(bào)具有重要的研究意義。 （2）對(duì)洪水預(yù)報(bào)的相關(guān)理論作了比較詳細(xì)的闡述，對(duì)應(yīng)用比較廣泛的洪水演算方法——馬斯京根法相關(guān)內(nèi)容作了詳細(xì)的介紹，包括馬斯京根的非線性解、有支流河段的馬斯京根演算方法等。 （3）本文對(duì)應(yīng)用

3、日益廣泛的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論作了介紹，以便后文利用BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)馬斯京根法進(jìn)行改進(jìn)，其改進(jìn)值也作為基于貝葉斯理論的概率水文預(yù)報(bào)系統(tǒng)（BFS）得出流量分布密度的一個(gè)基礎(chǔ)。 （4）本文對(duì)構(gòu)建概率水文預(yù)報(bào)體系的理論框架之一——基于貝葉斯方法的概率洪水預(yù)報(bào)模型作了比較詳細(xì)的介紹，首先引入了BFS，并介紹了求解貝葉斯后驗(yàn)密度的線性正態(tài)模型的詳細(xì)步驟，從而通過(guò)這個(gè)線性正態(tài)模型可以給出預(yù)報(bào)變量的概率密度。 （5）本文給出了流量先驗(yàn)分布

4、和似然函數(shù)的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并對(duì)清江流域的水布埡站~漁峽口站河段的流量預(yù)報(bào)進(jìn)行了研究及成果分析，首先給出了考慮招徠河支流時(shí)的馬斯京根演算流量，隨后利用BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了改進(jìn)預(yù)報(bào)，并作了比較分析，最后給出基于貝葉斯方法的河道洪水預(yù)報(bào)流量的概率密度和概率分布，達(dá)到了進(jìn)行概率預(yù)報(bào)的目的。 相對(duì)于確定性水文預(yù)報(bào)方法而言，貝葉斯概率水文預(yù)報(bào)定量地、以分布函數(shù)形式描述水文預(yù)報(bào)不確定度，能向用戶提供更多、更全面的信息，為決策提供更有價(jià)值