[发明专利]一种水文预报方法

摘要

本发明公开了一种基于理想边界和多元线性回归的上下限区间水文预报方法。本发明分别采用同倍比放大和缩小实测流量的方法构造理想的上下限边界，在率定期以理想上、下限边界为目标和最小二乘法为原则确定多元线性回归上限和下限模型的结构和参数，通过率定期和检验期的上下限预报结果实现上下限区间水文预报。以预报区间包含率、相对宽度、对称性和均方根误差(采用区间中值作为预报值)为精度评定指标，对比现有神经网络方法和不同相对宽度的回归模型区间预报结果，本发明提出的方法表现出较好的预报精度和预报效果。本发明采用的方法计算简单快捷，避免了大量的参数优化搜索过程以及优化算法陷入局部最优的可能，很大程度的缩短了水文预报时间。

主权项

1.一种水文预报方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：选择水文预报断面，获取待预报断面和其上游断面历史时期实测流量数据，并将流量数据分为率定期和检验期两部分，步骤2：对率定期数据，利用待预报断面的实测流量，建立基于绝对宽度的理想上下限边界或者基于相对宽度的理想上下限边界，理想上下限边界满足下式：Q∈[QL,QU]其中，Q为实测流量，单位为m3/s，QL为理想下限流量，QU为理想上限流量，步骤3：根据断面率定期实测流量数据和理想的上下限边界序列，确定多元线性回归上下限模型的回归参数，具体的，多元线性回归上下限模型如下式所述：Q'＝b+a1Q1+a2Q2+...+akQk+ε其中，Q'为实测流量，k为影响因子数，Qm(m＝1,2,...,k)为影响因子，b为常数项，am(m＝1,2,...,k)为回归系数，ε为误差项，在误差平方和∑ε2为最小的前提下，用最小二乘法求解回归参数，回归参数包括b、a1、a2、……、ak，步骤4：利用步骤3的回归参数，计算检验期数据，采用预报区间作为精度评定指标，对上下限区间预报结果进行精度评价，选取预报效果最优回归参数作为多元线性回归上下限模型的实际回归参数，预报精度评定指标包括包含率、相对宽度、对称性、预报流量以及实测流量的均方根误差，步骤5：利用步骤4确定的多元线性回归上下限模型的实际回归参数，计算未来时刻上限和下限流量数据并发布区间预报结果。