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2024年第4期水利技术监督理论研究
DOI:103969/jissn1008 ̄1305202404040
沁水县水库洪水水位及流量智能化预测研究
张李拴
(沁水县水务局ꎬ山西晋城048200)
摘要:水库洪水预测对于水利工程的运行和管理至关重要ꎮ为精确预测洪水水位流量ꎬ研究以沁水县张峰水库为
例ꎬ提出了一种基于特征提取的混合小波神经网络(WNN)方法来预测水库流量ꎮ通过小波变换处理ꎬ特征提取
方法来确定人工神经网络的输入数ꎮ分析了水库洪水水位及流量变化规律ꎬ建立智能化预测模型并进行流量预测
分析ꎮ研究结果表明:模型相关性值达到了099738ꎬ预测效果十分出色ꎮ研究发现特别在长期预测方面ꎬ提出
的特征提取模型的表现优于同类模型ꎮ
关键词:洪水预测ꎻ小波神经网络ꎻ流量ꎻ智能化
中图分类号:TV122文献标识码:B文章编号:1008 ̄1305(2024)04 ̄0158 ̄04
章提出一种基于神经网络和小波变换的水库流量预
0引言
测组合方法ꎮ从小波处理的信号和数据中提取一些
随着气候变化影响ꎬ北方地区发生洪涝灾害的特征向量ꎬ该步骤降低了算法的复杂性并提高了准
风险性增加ꎮ水库洪水水位和流量变化对水利工程确性ꎮ此外ꎬ通过使用这种方法ꎬ减少神经网络输
的运行和管理具有重要影响ꎬ准确预测水库洪水水入数据量的特征提取提高了预测的准确性ꎬ甚至减
位及流量变化是保证水利工程安全和科学管理的关少了处理和训练时间ꎮ此外ꎬ它还可以使用特定范
键ꎮ传统的洪水预测方法主要依赖于经验公式和数围内所有数据的属性ꎬ这与仅考虑前几天的引用不
学模型ꎬ但由于洪水过程的复杂性和不确定性ꎬ传同ꎮ这种方法侧重于通过提出新的WNN模型并将
统方法在预测精度和实时性方面存在一定局限性ꎮ其应用于每日ꎬ每周和每月的时间尺度来提高准确
为提高预测精度和时效性ꎬ需将创新智能化技术手性并降低水库流量预测的风险ꎬ应用每天、每周和
段将用于水位及流量监测ꎮ每月数据ꎬ尝试改进短期、中期和长期水库流量的
智能化预测方法的引入和应用ꎬ可以有效地提预测ꎮ文章通过提出的改进方法ꎬ提供更准确的工
[1]
高水库洪水预测的精度和可靠性ꎮ一些研究人员具ꎬ帮助决策者规划可持续水资源和防洪ꎮ智能化
[2]
提出了解决应用领域中不同问题的新方法ꎮ例如预测研究在水资源管理、防洪减灾、生态环境保护
用于分类水下电缆图像的深度卷积神经网络ꎬ用于等领域具有广泛的应用价值ꎬ通过准确预测水库洪
特征提取和故障检测的堆叠自动编码器和长短期记水变化ꎬ合理规划水资源利用和布局防洪工程ꎮ开
忆的混合方法ꎬ用于维护优化的协同进化多目标粒展张峰水库洪水水位及流量智能化预测研究具有重
[3]
子群优化方法ꎮ还有学者研究了使用小波变换来要的实践意义和理论价值ꎬ能够为水利工程管理和
[4]
预测提前七天进入水库的每日流量ꎮ综上ꎬ利用决策提供科学依据ꎬ推动水利工程的智能化发展ꎮ
大数据处理和分析技术、机器学习算法和人工智能
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