基于matlab的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)洪峰預(yù)測(cè)-全文預(yù)覽
【正文】 ： 把式（）代入式（）得：式中為中間層單元的激活值。BP網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)，由四個(gè)過程組成：輸入模式由輸入層經(jīng)過中間層向輸出層的“模式順傳播”過程；網(wǎng)絡(luò)的希望輸出與網(wǎng)絡(luò)實(shí)際輸出之差的誤差信號(hào)，由輸出層經(jīng)過中間層向輸入層逐層修正連接權(quán)的“誤差逆?zhèn)鞑ァ边^程，由“模式順傳播”與“誤差逆?zhèn)鞑ァ钡姆磸?fù)交替進(jìn)行的網(wǎng)絡(luò)“記憶訓(xùn)練”過程，網(wǎng)絡(luò)趨向收斂即網(wǎng)絡(luò)的全局誤差趨向極小值的“學(xué)習(xí)收斂”過程，歸結(jié)起來為，“模式順傳播” “誤差逆?zhèn)鞑ァ?“記憶訓(xùn)練” “學(xué)習(xí)收斂”過程。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用，已滲透到各個(gè)領(lǐng)域，并取得了令人矚目的成果。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是指基于誤差反向傳播算法的多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，一般由輸入層、輸出層和隱含層構(gòu)成。因此水文預(yù)報(bào)技術(shù)還有待于進(jìn)一步改進(jìn)。1．3 存在的問題雖然水文預(yù)報(bào)無淪在預(yù)報(bào)技術(shù)、預(yù)報(bào)精度、理論等方面都取得了很大的進(jìn)展，但是在實(shí)際應(yīng)用上仍存在著許多問題。陳意平[32]等認(rèn)為GM(1，1)模型為水利系統(tǒng)的中長期預(yù)報(bào)提供了一種新方法?；疑到y(tǒng)理論[2]是鄧聚龍于1982年創(chuàng)立的，十幾年來發(fā)展較快。當(dāng)然，除了GIS以外，還有其他一些類似的、基于計(jì)算機(jī)技術(shù)上的預(yù)報(bào)系統(tǒng)，如SMAR(Soil Moisture Accounting and Routing)模型及在此基礎(chǔ)上改進(jìn)而成的分布式任意時(shí)段長模型[26]。洪水預(yù)報(bào)的實(shí)質(zhì)就是要對(duì)洪水在特定時(shí)空條件下的運(yùn)動(dòng)規(guī)律進(jìn)行預(yù)報(bào)、預(yù)測(cè)，空間信息量大，而對(duì)空間信息的管理與分析正是GIS的優(yōu)勢(shì)，而與遙感技術(shù)(RS)和全球衛(wèi)星定位系統(tǒng)技術(shù)GPS)結(jié)合的GIS(合稱三‘s’技術(shù))功能更加強(qiáng)大。結(jié)果表明人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在很多實(shí)例中的很大優(yōu)越性，當(dāng)然在某些情況下另兩種方法也是相當(dāng)有效的。熊立華[19]等在將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于洪水實(shí)時(shí)預(yù)報(bào)時(shí)采用向后演算法，使得模型的權(quán)重系數(shù)可以在每一時(shí)間步長上進(jìn)行自動(dòng)更新。丁晶等[16]認(rèn)為當(dāng)前單純地分別應(yīng)用確定性和不確定性方法，面臨許多無法妥善處理的困難，因此有必要探索一種新思路和新途徑。蔡煜東等[13]采用Kohonen自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型研究了鄱陽湖年最高水位的分類預(yù)報(bào)閥題。上個(gè)世紀(jì)80年代中后期，在國外一些發(fā)達(dá)國家掀起了一股竟相研究和開發(fā)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的熱潮。上世紀(jì)九十年代取得了水文預(yù)報(bào)技術(shù)的新進(jìn)展。在流域水文模型研究應(yīng)用方面，如現(xiàn)為河海大學(xué)在蓄滿產(chǎn)流模型基礎(chǔ)上提出了新安江模型，在南方濕潤地區(qū)得到廣泛應(yīng)用，效果很好，并被歐美一些國家采用。1955年，由華士乾主編的《洪水預(yù)報(bào)方法》一書，總結(jié)了新中國立國之初，特別是1954年長江、淮河特大洪水實(shí)際預(yù)報(bào)中的經(jīng)驗(yàn)，主要吸收了美國、原蘇聯(lián)的洪水預(yù)報(bào)方法，并利用中國實(shí)際資料做了分析應(yīng)用，第一次系統(tǒng)地提出了具有中國特色的洪水預(yù)報(bào)方法，為我國水文預(yù)報(bào)及其研究工作奠定了良好的基礎(chǔ)。據(jù)統(tǒng)計(jì)，1990年全國有1134處水文站(占該年全國水文站總數(shù)的35％)發(fā)布水文預(yù)報(bào)[1]。上世紀(jì)5060年代學(xué)習(xí)、吸收原蘇聯(lián)和美國的洪水預(yù)報(bào)方法，為我國水文預(yù)報(bào)工作奠定了基礎(chǔ)。洪水預(yù)報(bào)作為水文預(yù)報(bào)的一個(gè)重要組成部分，在防洪減災(zāi)中具有重要的理論意義和現(xiàn)實(shí)意義。水文預(yù)報(bào)是防汛抗旱的耳目和參謀，是防洪決策、水資源優(yōu)化調(diào)度、水工程運(yùn)行管理的科學(xué)依據(jù)，是各級(jí)防汛指揮機(jī)構(gòu)的參謀和得力助手，對(duì)保護(hù)人民生命財(cái)產(chǎn)安全，充分發(fā)揮水工程效益，保障社會(huì)穩(wěn)定和國民經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展起著極其重要的作用。本文將BP網(wǎng)絡(luò)的洪水預(yù)報(bào)模型應(yīng)用于武漢地區(qū)柳子巷水文站的洪水預(yù)報(bào)。鑒于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有很強(qiáng)的處理大規(guī)模非線性動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)的能力，本文緊緊圍繞人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)領(lǐng)域的知識(shí)，改進(jìn)了BP網(wǎng)絡(luò)洪水預(yù)報(bào)模型。河道水情預(yù)報(bào)十分復(fù)雜，由于受各種因素的影響表現(xiàn)為非線性動(dòng)力學(xué)過程，而且因素之間的變化及相互影響關(guān)系也難以確定。針對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本身是一種靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)，在復(fù)雜河道的預(yù)報(bào)模型中，本文引入了延遲單元法，即在數(shù)據(jù)處理時(shí)直接從樣本模式中提取時(shí)間序列特征，使得這樣的預(yù)報(bào)模型具備了對(duì)時(shí)間序列的識(shí)別能力。而且水文預(yù)報(bào)是國民經(jīng)濟(jì)建設(shè)不可缺少的重要基本工作，是幫助人們更好地控制與利用水資源、與洪水作斗爭、減少洪災(zāi)的有力武器。而據(jù)統(tǒng)計(jì)，近幾年國家和地方對(duì)長江水文事業(yè)的投入，每年僅約為2億元左右，可見水文預(yù)報(bào)的效益是巨大的。1．2 水文預(yù)報(bào)的發(fā)展新中國成立50多年來，我國的水文預(yù)報(bào)工作從無到有、由點(diǎn)到面迅速發(fā)展起來。隨著我國經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和全民社會(huì)水患意識(shí)的不斷增強(qiáng)，國家對(duì)水文工作的重要性有了更深刻的認(rèn)識(shí)，從中央到地方各級(jí)水文部門相繼開展了水文預(yù)報(bào)工作，許多基層水文站也發(fā)布當(dāng)?shù)睾恿骱退畮斓乃念A(yù)報(bào)。上世紀(jì)五六十年代奠定了水文預(yù)報(bào)的基礎(chǔ)。1970年以后，部分省、流域機(jī)構(gòu)和高等院校分別對(duì)濕潤、半濕潤地區(qū)和干旱、半干旱地區(qū)的降雨徑流關(guān)系進(jìn)行了分析研究，對(duì)一些大江大河則采用分區(qū)降雨產(chǎn)匯流結(jié)合河道匯流計(jì)算的全河系預(yù)報(bào)，同時(shí)開展了流域水文模型的研究和應(yīng)用。例如，1982年水利電力部水文水利調(diào)度中心，在引進(jìn)的意大利CLS模型基礎(chǔ)上，用新安江模型算出各層的徑流深度來代替CLS模型的降雨輸入，改進(jìn)后的模型為SCLS(綜合約束線性系統(tǒng))模型，取得了比較滿意的成果。不管是在水文預(yù)報(bào)的傳統(tǒng)方法，如成因分析和水文統(tǒng)計(jì)方法，以及是新方法如模糊分析、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、地理信息系統(tǒng)和灰色系統(tǒng)分
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