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matlab流量预测模型 基于MATLAB工具箱的BP神经网络年径流量预测模型研究——以塔城地

时间:2022-10-26 20:52:36

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matlab流量预测模型 基于MATLAB工具箱的BP神经网络年径流量预测模型研究——以塔城地

水 文 JOURNAL OF CHINA HYDROLOGY 第28卷第1期 2月 Vol.28 No.1 Feb., 塔城地区位于新疆维吾尔自治区西北边陲, 地处中纬, 虽属内陆半干旱、干旱荒漠地带, 但境内却有数百条大小河流, 维持着灌溉及城镇工农业用水。例如塔城地区农九师, 共有 11 个农牧团场, 总有效灌溉面积 4.1×104ha, 垦区内竟有 33 条主要河流, 年平均总径流 9.27 亿 m3, 其中有 11 条河流年径流 5.51 亿 m3, 很少被利用, 有待开发, 已利用 22 条河流, 多年平均径流量 3.76 亿 m3, 年径流量在 3 亿 m3 以下的中小河流占 42%, 比重相当大, 这一问题引起了笔者的关注。探索塔城地区中小河流的径流成因及预测研究, 是灌区加强计划用水和节约用水的前提, 对塔城地区水资源合理利用和优化配置具有重 要意义。 1 塔城地区中小河流径流成因分析 塔城地区地形结构大体上可分为三部分, 即准噶尔西部山地, 北天山及山前地带, 准噶尔盆地西北、西南边缘地带。整个山地呈东北向西南走向, 有利于西来水汽的进入。随着季节的变化, 受南北两条急流交替影响, 冷空气活动频繁, 流域内降水量差异较大, 迎风坡多, 背风坡少。许多中小河流发源于准噶尔盆地西部山地, 这一山带海拔高度在 2 500m 左右, 属于中低山 带, 山地虽然低矮破碎, 河网不发达, 但因有西风湿润气流的侵入, 降水较多, 临时性水网密布, 易形成一些短促的小河[1], 河道流经低山和微微起伏的丘陵谷地之间, 水流很快散失。 乌拉斯台河位于塔城地区农九师境内, 这类地区干旱少雨, 蒸发强烈, 农业生产几乎完全依赖于灌溉。因乌拉斯台河是农九师 162、163、164 团灌区和塔城市生活、工业用水的主要水源[2], 将其作为塔城地区中低山带形成的中小河流的代表, 对其进行年径流量的预测研究, 对乌拉斯台水库的优化调度及下游灌区的合理配水提供科学的理论依据, 并对做好本区社会经济、农业 及工业的发展具有重要现实意义。 2 乌拉斯台河乌拉斯台站年径流量统计特性 乌拉斯台河是一条季节积雪融水和雨水混合补给型河流, 多年平均年径流量 4 417×104m3, 流域面积 200km2, 流域内无高山冰雪融水补给, 尽管冬季有丰富的季节积雪, 对河流水量有重大影响, 但因季节积雪仅影响水量的年内分配过程.可使水量更加集中, 加剧了年内分配的不均性,却无多年调节能力, 故年际变化较小[3]。表 1 列出了乌拉斯台河年径流量的多年变化特征。根据经验频率分析结果, 乌拉斯台站丰水年(p=25%)、平水 基于 MATLAB工具箱的 BP 神经网络年径流量预测模型研究 ———以塔城地区乌拉斯台河为例 雷晓云 1, 张丽霞 2, 梁新平 2 ( 1. 新疆农业大学 水利与土木工程学院, 新疆 乌鲁木齐 830052; 2. 新疆生产建设兵团 勘测规划设计研究院, 新疆 乌鲁木齐 830002) 摘 要: 塔城地区独特的地形为西来水汽的输送提供了条件, 从而形成了众多中小河流, 而中低山带季节性积雪的消融又使河流呈现出春汛的特点, 使得径流年内分配不均, 对塔城地区水资源配置极为不利, 开展径流量的预测研究, 将为水资源的优化配置提供科学的理论基础。文章以塔城地区乌拉斯台河为例, 根据其年径流量(1966—1995 年)序列的长期变化特征, 利用 MATLAB 的神经网络工具箱提供的许多有关神经网络设计、训练以及仿真的函数, 实现 BP 网络对年

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