类比合成法在年径流量预报中的应用？

类比合成算法是一种多维模式搜索法，它具有适用范围广、对资料要求低等优点，可用于单变量及多变量时间序列的延拓预测。通过介绍类比合成算法，并把它应用于塔里木河源流叶尔羌河、和田河年、月径流量预报，其中重点分析了模式长度和合成预报的模式个数等因素对预报结果的影响。通过实测径流资料对预报结果的检验和分析表明，类比合成算法可以较好地挖掘径流序列中隐藏的信息，在中长期水文预报中是一种行之有效的计算方法。

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水文预报是应用水文学的重要组成部分,在防汛抗旱、水利调度等方面有着巨大的作用。随着国民经济的发展和水资源的开发利用,水文预报的应用更为广泛,其作用也越加显著,因而越来越受到人们的重视。 本文主要开展了一种非参数回归方法——类比合成方法在内陆河径流预报中的应用研究。主要研究内容包括水文序列的混沌特性分析、类比合成方法在径流量预测中的应用和结合参数回归的类比合成算法及其在径流量预报中的应用。 第一部分主要对塔里木河源流叶尔羌河、和田河的年月径流量序列的混沌特性进行了分析研究。在此我们使用了混沌识别中被广泛使用且效果较好的饱和关联维数法与最大Lyapunov指数法,研究结果表明上述时间序列中都不同程度的存在混沌现象。 第二部分对叶尔羌河、和田河年径流量序列分别建立预报模型,并对预报结果用实测值进行了检验分析。在建模过程中本文使用启发式搜索的方法分别确定了最佳模式长度、相似性度量方法以及合成预报的模式个数等因素,并研究了最大Lyapunov指数和最佳模式长度的关系。结果表明上述模型在年径流预报中效果较好。 第三部分依然采用启发式搜索的方法对叶尔羌河月径流量的原始序列、分月序列以及标准化序列分别建立了类...
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