时间序列分解模型在乌拉斯台河年径流量预测中的应用研究

本文以年径流量预测与灌区优化配水为研究目标,主要进行的工作及技术实现包括以下三个方面:首先,在对灌区年径流量相关概念与影响因素研究的基础上,分析了年径流量具有的特点,同时比较分析了年径流量的预测方法,针对年径流量具有的特点,选取适宜的预测方法,确定采用支持向量机方法进行年径流量预测;其次,年径流量的变化情势受气候、下垫面、太阳活动与人类活动等因素的影响,这些影响因素的复杂性与不确定性,给年径流量预测带来了极大的难度,基于支持向量机方法能够较好地解决小样本、高维、非线性问题,建立年径流量SVM预测模型,所建立的模型预测结果精度高,证明了该方法应用的合理性和有效性;最后,针对灌区水资源不足时的非充分灌溉情况,为了使灌区取得最大的灌溉经济效益,建立灌区优化配水模型,利用遗传算法对所建立的优化模型求解,结果显示采用遗传算法可以获得较好的寻优效果,有效提高了灌区灌溉经济效益。

考虑物流节点的资源环境约束条件,提出具有普适性的物流节点物流量预测方法体系,将物流节点物流需求分为趋势性、转移性和诱发性物流需求,引入生命周期理论确定物流节点成长曲线,基于供需动态均衡构建Logis-tics模型,确定物流节点物流量,并以豫南口岸物流中心为例进行实证分析,预测结果表明,较之以往预测方法,该方法更为适合物流节点发展的实际,可为物流节点选址、规模的确定、布局和合理化运营提供依据。

示例表明该方法在物流量分布预测中具有较好的应用前景。

物流需求量预测是第三方汽车物流企业有效规划运能、制定目标和计划,提高企业的核心竞争力的前提条件。

年径流预测对合理开发和优化利用水资源、更好地制定区域社会经济规划具有十分重要的指导意义。

根据径流中长期预测的特点,将遗传算法和神经网络相结合,提出一种年径流预测新算法———遗传神经网络优化预测方法。