基于BP網絡的河道洪水貝葉斯概率預報研究.pdf

1、河道洪水預報是水文預報的一大研究課題，河道洪水演算結果對防洪減災和水資源的綜合利用有著重要的現實意義。基于此，本文在采用傳統的馬斯京根法對河道流量進行演算預報的基礎上，引入具有較強非線性作用的BP 神經網絡對河道洪水流量預報進行了改進?？紤]到水文預報具有不確定性，為了更科學地對河道洪水進行預測，本文將貝葉斯方法與BP 神經網絡相結合，研究了河道洪水預報流量的先驗分布與似然函數的BP 神經網絡模型，并結合清江流域上水布埡~漁峽口河段實際情

2、況進行了相關研究并進行了成果分析，最終達到了進行概率預報的目的，為防洪決策提供了有力的依據。本文的主要研究內容如下： （1）對河道洪水演算、實時洪水校正和水文概率預報的相關研究進展進行了綜述，指出河道洪水預報具有重要的研究意義。 （2）對洪水預報的相關理論作了比較詳細的闡述，對應用比較廣泛的洪水演算方法——馬斯京根法相關內容作了詳細的介紹，包括馬斯京根的非線性解、有支流河段的馬斯京根演算方法等。 （3）本文對應用

3、日益廣泛的BP神經網絡理論作了介紹，以便后文利用BP 神經網絡對馬斯京根法進行改進，其改進值也作為基于貝葉斯理論的概率水文預報系統（BFS）得出流量分布密度的一個基礎。 （4）本文對構建概率水文預報體系的理論框架之一——基于貝葉斯方法的概率洪水預報模型作了比較詳細的介紹，首先引入了BFS，并介紹了求解貝葉斯后驗密度的線性正態(tài)模型的詳細步驟，從而通過這個線性正態(tài)模型可以給出預報變量的概率密度。 （5）本文給出了流量先驗分布

4、和似然函數的BP 神經網絡模型，并對清江流域的水布埡站~漁峽口站河段的流量預報進行了研究及成果分析，首先給出了考慮招徠河支流時的馬斯京根演算流量，隨后利用BP 神經網絡進行了改進預報，并作了比較分析，最后給出基于貝葉斯方法的河道洪水預報流量的概率密度和概率分布，達到了進行概率預報的目的。 相對于確定性水文預報方法而言，貝葉斯概率水文預報定量地、以分布函數形式描述水文預報不確定度，能向用戶提供更多、更全面的信息，為決策提供更有價值