基于数据处理与若干群体算法优化的GRU/LSTM水质时间序列预测

为提高水质时间序列预测精度,提出一种基于小波包变换（WPT）和变色龙优化算法（CSA）、猎豹优化（CO）算法和山瞪羚优化（MGO）算法的优化门限循环控制单元（GRU）、长短期记忆神经网络（LSTM）的预测模型。首先利用WPT对pH值、DO、COD_Mn、NH₃—N时间序列进行平稳化处理,得到若干个规律性较强的子序列分量;其次简要介绍了CSA、CO、MGO算法原理,利用CSA、CO、MGO分别寻优GRU、LSTM超参数,建立WPT-CSA-GRU、WPT-CO-GRU、WPT-MGO-GRU、WPT-CSA-LSTM、WPT-CO-LSTM、WPT-MGO-LSTM模型;最后利用所建立的模型对pH值及DO、COD_Mn、NH₃—N浓度各分量进行预测和重构,并建立WPT-GRU、WPT-LSTM和WPT-CSA-SVM、WPT-CO-SVM、WPT-MGO-SVM模型作对比分析模型,以云南省昆明市观音山断面为例,通过pH值及DO、COD_Mn、NH₃—N浓度预测对模型进行了验证。结果表明：WPT-CSA-GRU、WPT-CO-GRU、WPT-MGO-GRU、WPT-CSA-LSTM、WPT-CO-LSTM、WPT-MGO-LSTM模型对实例pH值及DO、COD_Mn、NH₃—N浓度的预测精度优于其他对比模型,具有较好的预测效果,其中尤以WPT-CSA-GRU、WPT-CO-GRU、WPT-MGO-GRU模型的预测精度最高;CSA、CO、MGO能有效调优GRU、LSTM超参数,显著提高GRU、LSTM预测性能;所构建的6种模型预测精度高且计算规模小,是有效的水质时间序列预测模型,可为相关水质预测研究提供参考。     

QUAL2K模型在苏子河水质模拟中的应用

水质模型的应用,是水质评价及预测的重要手段。依据调查与监测数据,建立了苏子河的QUAL2K水质模型,对该河BOD、COD、NH3-N三种水质参数进行验证,结果表明:苏子河5个监测点的水质指标模拟的相比误差均在10%以内,计算值与实测值相关性较好,能够达到模型精度的要求;对苏子河水质参数模拟精度最高的是NH3-N,其次是BOD和COD;对苏子河中游模拟误差最大,而大伙房水库入库口模拟误差最小。     

基于CEEMD-GRNN组合模型的月径流预测方法

针对径流序列的噪声因素与非线性特性,采用互补集合经验模态分解法(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition, CEEMD)与广义回归神经网络(Generalized Regression Neural Networks, GRNN)的组合模型,对汾河上游上静游站、汾河水库站、寨上站、兰村站1958～2000年的月径流序列进行实例研究,探究3种不同建模方式下的组合模型对预测精度的影响,其中组合模型1使用加权平均集成法将各分量预测结果相加,组合模型2去除高频分量后再使用加权平均集成法将剩余分量预测结果相加,组合模型3去除高频分量后将剩余分量预测结果直接相加;再将组合模型与单一GRNN模型进行对比。结果表明:各模型的确定性系数(NS)均大于0.5,预测结果均具有可信度;不同的月径流资料适用不同的建模方法,对于极差较小的月径流序列,组合模型1预测效果最好,与另外两种组合模型及单一模型相比,平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)、均方根误差(RMSE)分别平均减少26%,17%,23%;对于极差较大的径流序列,组合模型2预测效果最好,与另外两种组合模型及单一模型相比,MAE,MAPE,RMSE分别平均减少30%,28%,33%。组合模型2预测误差总小于组合模型3,即加权平均集成法对提高预测精度有一定作用。三种建模过程的CEEMD-GRNN组合模型预测误差均比单一GRNN模型小,说明组合模型较单一模型更适用于月径流预测。     

ARIMA-SVR组合方法在水质预测中的应用

针对复杂水域水质变化机理难以掌握、水质预测建模困难且预测精度低的问题,将时间序列分析方法与机器学习方法引入水质预测领域,提出了基于差分自回归移动平均(ARIMA)与支持向量回归(SVR)组合模型的水质预测方法。数据经过预处理后先由ARIMA模型对其进行线性拟合,然后通过SVR模型预测残差以补偿其中的非线性变化。选择巢湖水域2004—2015年间的pH和溶解氧监测数据作为试验样本,通过Hodrick-Prescott(HP)滤波方法分析,结果表明2组数据具有不同的趋势特性和波动特性。根据精度评价指标对比分析模型的预测效果,结果表明组合模型预测精度显著提高,pH和溶解氧预测值与观测值间的相关系数均达到了0.99,均方根误差分别为0.20和0.61,平均绝对百分比误差分别为2.2%和6.6%。本研究所建立的组合预测方法具有较高的预测精度和较强的泛化能力,适用于复杂水域的水质预测。     

改进BP神经网络集成模型在径流预测中的应用

为提高径流预测预报的精度和泛化能力,建立了基于3种基本改进算法的BP神经网络集成预测模型。利用ADF单位根检验方法、自相关分析方法确定径流时间序列的平稳性和模型的输入向量。针对BP神经网络标准算法收敛速度慢、易陷入局部极值的缺陷,采用自适应动量梯度法、共轭梯度法和Levenberg-Marquardt法分别改进BP神经网络标准算法,依次构建基于3种改进算法的BP神经网络模型对文山州南利河董湖水文站年径流进行预测,并构建GA-BP预测模型作为对比模型;采用加权平均方法对各单一模型预测结果进行综合集成。结果表明:集成模型对南利河2001-2005年径流预测平均相对误差绝对值为4.67%,最大相对误差绝对值为7.11%,精度和泛化能力均优于各单一模型和GA-BP模型。集成模型克服了单一模型预测精度不高和误差不稳定的缺点,具有较好的预测精度和泛化能力,是提高径流预测预报精度的有效方法。     

水质时间序列的遗传神经网络预测

采用遗传算法结合神经网络的方法构建了水质时间序列的遗传神经网络预测模型,并以耗氧量为例,将该模型与自回归滑动平均模型、标准BP神经网络模型做了预测对比。研究结果表明该方法可以减小水质时间序列的预测误差,提高预测结果的稳定性。     

基于CEEMD-BP模型的汾河上游月径流预测

为了减轻径流序列的非线性、非平稳性对径流预测结果的影响,针对汾河上游上静游站、汾河水库站、寨上站及兰村站1958—2000年的月径流序列,采用CEEMD法及BP神经网络,建立了汾河上游月径流预测的CEEMD-BP模型,并与单一BP模型及EMD-BP模型的预测结果进行了对比分析。结果表明:验证期CEEMD-BP模型径流预测的平均绝对误差、均方根误差与单一BP模型相比分别减小53%～62%、48%～65%,与EMD-BP模型相比分别减小34%～46%、30%～43%;CEEMD-BP模型模拟期、验证期的确定性系数均大于0.9,预测精度均为甲级,因此CEEMD-BP模型用于非线性、非平稳性径流时间序列预测是可行、有效的。     

基于CEEMDAN-精细复合多尺度熵和Stacking集成学习的短期风电功率预测

为了解决风电功率的间歇性与非平稳性带来的功率预测难度，提出了一种基于CEEMDAN-精细复合多尺度熵和Stacking集成学习的短期风电功率预测方法。在对风电功率进行预测之前，对风电功率数据进行预处理。首先引入自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)方法分解风电功率原始序列，并计算各分解分量的精细复合多尺度熵(RCMSE)。然后，将熵值相近的分量序列重组成新序列，以降低模型复杂度和提高计算效率。在预测阶段，对重组之后的序列分别建立Stacking集成学习模型进行风电功率短期预测，最后对预测结果进行重组。通过新疆某风电场实测数据证明：结合各单一预测模型优点的Stacking集成学习模型方法与其4种基学习器KNN、RF、SVR和ANN相比，Stacking模型具有更高的风电预测准确度。在同等条件下，CEEMDAN-RCMSE-Stacking模型均方根误差相比单一的Stacking模型及EMD-RCMSE-Stacking模型分别减少了20.34%和9.74%,平均绝对误差分别减少了24.55%和6.35%,而拟合优度系数分别提高了4.09%和1.62%,即CEEMDAN-RCMS...     

变形预测的一种最优线性组合模型

介绍了灰色GM(1,1)、时间序列和非线性组合模型的基本概念,讨论了最优线性组合模型的定义及其权系数的求解方法。结合某大坝变形监测数据,建立了基于灰色与时间序列的非线性组合模型和最优线性组合模型,以及基于灰色、时间序列与非线性组合的最优线性组合模型,并把这3种组合模型的预测结果与GM(1,1)、时间序列模型进行比较。结果表明,融合GM(1,1)、时间序列与非线性灰色时间序列组合的最优线性组合模型的预测效果明显好于另两种模型,其预测误差小于1 mm。     

最小二乘支持向量机模型在大坝监测中的应用

提出了一种基于混沌时间序列的最小二乘支持向量机预测方法,该方法的依据是相空间重构技术以及最小二乘支持向量机模型(LS_SVM)。阐述了基于混沌时间序列的最小二乘支持向量机模型的算法步骤,并指出该模型的评价指标为平均绝对误差(MAE)以及预测均方误差(PMSE)。利用该模型对某混凝土大坝5#坝段102号测点的垂直位移进行了预测,结果表明:基于混沌时间序列的LS_SVM模型的预测性能较好,能够很好地体现出模型的实际应用能力;模型的拟合及预报结果能够满足精度要求,与回归模型相比具有预测结果精度较高的优点。     

地表水质模型研究综述

水质模型是进行水污染控制和水环境质量规划的有效工具。简要描述了地表水质模型的分类和国内外研究现状,重点介绍了目前几个主要的综合地表水质模型:Streeter Phelps模型及其修正公式、QUASAR模型、QUAL模型、WASP模型、MIKE模型,并对地表水质模型研究方向进行了展望。     

游荡河型成因及其河型转化问题的研究

本文借鉴前人有研究成果，归纳分析后得出河床纵向与横向稳定性指标的表达式，并进一步给出河床的综合性指标ＮＷ，将它作为区划河型的判数：ＺＷ〈５，游荡型；５≤ＺＷ≤１５，分汊型；ＺＷ〉１５，弯曲型，为研究游荡河型转化而进行的自然河工模型试验表明，若要将黄河下游的游荡河型转化为限制性弯曲河型，两岸有效的控导工程总长度至少应占工度的８８％，每处工程长度需要达到４ｋｍ左右，但就现在的整治工程情况而言，即使来多     

山区流域洪涝预报水文与水动力耦合模型研究进展

受人类活动及气候变化的影响,我国山区流域洪涝灾害频发,研制洪涝模拟及预报模型对于流域洪涝灾害防治及水环境综合整治具有重要的理论意义和应用价值。论文评述了洪涝模拟与预报使用的水文及水动力模型的优缺点,指出单一的水文或水动力模型的局限性。基于此,分析并比较了国内外已有的水文模型与水动力模型的不同耦合方式,包括水文模型与水动力模型的串联耦合、水文模型与一维水动力模型的动态单向耦合、水文模型与二维水动力模型的动态单向耦合。总结了各类耦合模型的优势和适用性,评价了已有耦合模型在计算精度、数值格式稳定性和计算效率等方面所取得的创新。论文探讨了流域洪涝发生和发展的水文过程与水动力过程的互馈机制,分析了水文模型与水动力模型新的耦合方法及可行性,介绍了水文与二维及一维水动力的动态双向耦合模型。动态双向耦合模型预期能更加真实地反映流域洪涝发生及发展物理机制,具有提高洪涝模拟预报精度和计算效率的潜力。各类耦合模型各有其自身优势,可以根据流域及城市防洪实际,选取合适的水文与水动力耦合模型,为山区流域洪涝模拟和预报提供技术支持。     

Comparison of infiltration models to describe infiltration characteristics of bioretention

Bioretention is one of low-impact development measures, which widely used not only because it can reduce stormwater runoff total volume, decrease peak flow rate and delay peak flow time, but also can remove the runoff pollutants. Infiltration is an important hydrological process for bioretention to evaluate its runoff total volume reduction and pollutants removal. So, it is important to find an optimal infiltration model that can well describe the infiltration performance of bioretention. The Horton, Philip and Kostiakov infiltration models were selected to compare their accuracy when using for describe the infiltration characteristics of bioretention, and the errors between the different models simulate results and experiment results were assessed via the maximum absolute error (MAE), bias and coefficient of determination (R²). The experimental results showed that Horton model is fitting well and flexible under different experiment conditions, especially when the hydraulic head was 10 cm, with MAE of 0.50–0.81 cm/h, bias of 0.1–0.23 cm/h and R² of 0.98–0.99. R² of the Philip and Kostiakov models were all over than 0.87 at the initial infiltration period, but the model fitting accuracy decreased significantly with infiltration time elapse. Furthermore, the total runoff volume capture ratio and emptying time were advanced used to evaluate the flexibility of Horton model, and the Nash-Sutcliffe efficiency coefficients of them were over than 0.61 and 0.58, respectively. Therefore, the Horton model can be optimal selected to describe the infiltration process of bioretention and for its hydrological evaluation.     

变态模型对水流运动相似的影响

归纳了模型变态的三种主要方式，重点对垂直比尺与水平比尺不同（λh≠λl=λB）的方式进行了介绍，分析模型变态对水流运动相似的影响，推导建立了其变态模型比尺关系，并重点推导出了矩形、梯形断面河渠的糙率比尺关系式。     

软基沉降预测模型的比较分析与应用

公路软基沉降预测是目前高速发展的软土地区公路建设中亟待解决的一大技术难题,预测模型也有多种,预测精度不尽相同。对工程中基于经验公式法预测沉降的传统模型(指数模型、双曲线模型)和成长曲线模型(Logistic模型、Gompertz模型、Weibull模型)给予介绍,并分别对各模型进行了数学比较分析。结果表明:传统模型不能利用施工期间的观测数据,只能用工后资料预测工后沉降,且对工后资料的要求较高;成长曲线模型能较好的反映沉降全过程的变化规律。Weibull模型较其它两种成长模型有较广泛的适应性,其对沉降的预测与实际吻合较好。     

河型变化段河工动床模型设计方法研究

以模型相似原理为基础，结合黄河小浪底至花园口河段河道整治模型试验研究，对河型变化段河工动床模型设计方法进行了初步探索，提出了“分段设计、过渡处理”的设计方法．辩证地解决了同一模型具有不同河型河段的河工动床模型设计问题。     

Hyperbola-Logistic叠加模型预测地基沉降

针对Hyperbola模型和Logistic模型的优缺点,提出Hyperbola-Logistic叠加模型,该叠加模型综合了两种单项预测模型的优点,以期达到高精度的预测结果。结合发电厂地基沉降现场观测数据,利用Hyperbola-Logistic叠加模型预测地基沉降,并与单项沉降预测模型的拟合结果进行比较分析。结果表明:与两种单项预测模型的预测结果相比较,叠加模型减小了系统误差,提高了整体的预测精度,拟合结果可靠,适用于发电厂地基沉降量的预测。新模型具有一定的适用性,是一种分析预测地基沉降的有效方法。     

A NEW DEPTH-AVERAGED ALGEBRAIC STRESS MODEL AND ITS VERIFICATION TEST

1.mThonvrmNTurbulencemodelshavefoundtheirwideapplicationsinscienceandtechnolOgyrelaedtofiuidflOw.UptonowvariouskindsOfturbulencemedelsaredeveloPedincludingtheone-equatbomodel(Bradshaw,P.etal.,1967),thetwo-equatbomedel(SPalding,l969),themuliple-equationmodel(Davidov,1961),thealgebraicstressmodl(Launder,etal.,1972)andsoon.Amongthesemodels,thetwo-equationkBmodeliswidelytestedandued.Thealgebraicstressmodelsareintermediatebetweensecond-ordercforuerschemesusingtranSPOrtequatbosfortheindividual…     

黄龙滩水电厂洪水调度方案生成模型与计算方法

针对黄龙滩水电厂洪水调度的具体情况 ,在指定的目标要求和内外环境下 ,运用定量、定性或两者相结合的方法 ,提出了常规调度、优化调度和自拟调度三种洪水调度模型 ,产生了相应的洪水调度方案。这些方案是电厂运行人员分析、比较、评判和选择洪水调度方式的基础