泾河年径流量BP神经网络模型研究

以1957—2000年的实测降水序列和泾河年径流量序列为研究对象,利用EMD法和GA建立了泾河年径流量的BP神经网络模型。分析结果表明:泾河流域年降水量变化可能存在准2～3、5～7、10～13、18～22 a的周期;基于EMD的年径流量BP神经网络模型预测值的相对误差为-4.71%～8.21%,基于GA的年径流量BP神经网络模型预测值的相对误差为2.25%～12.22%。     

泾河月径流量的混沌特征识别及预测

利用泾河流域1933～2000年的月径流量实测资料,根据混沌理论,采用Welch法和小数据量法识别径流量的混沌特征,根据C C法得出主要的混沌特征指标,并采Volterra级数自适应预测模型进行一步预测。研究表明：月径流量序列存在一定的混沌特征,其频谱曲线均未出现明显的峰值或峰连成一片的现象,并且最大Lyapunov指数大于零;Volterra级数自适应一步预测的精度较高,可用于泾河月径流量的预测。     

近70年来泾河年径流量周期变化的小波分析

利用Morlet复小波变化法对泾河流域1933—2000年的年径流量变化进行了多尺度分析,探讨了年径流量在不同时间尺度上波动变化的特征.结果表明:13年、32年左右的主周期变化和3年、21年左右的次周期变化共同决定着泾河年径流量的丰枯变化特征;2000年以后的几年内泾河年径流量仍处于偏枯期。     

平坦V形量水堰的数值模拟

运用RNGk-ε紊流模型、VOF方法追踪量水堰自由水面线,采用PISO求解算法对量水堰进行数值模拟,得出平坦V形堰不同流量下相应的水面线,对比数值模拟得出的水深与经验公式计算出的水深,除极小流量外,两种方法所得结果吻合较好,数值模拟方法能够准确模拟量水堰的三维水流特性。