一种串并联耦合的多模型水文预报方法
专利汇可以提供一种串并联耦合的多模型水文预报方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 涉及 水 文学中的水文预报领域，公开了一种串并联耦合的多模型水文预报方法。充分发挥了实时校正与组合预报两种传统方法的优势，建立了一种串并联耦合的水文预报模型，按耦合方式的不同，共分为三种形式，即先串后并法、先并后串法以及一体化耦合方法。先串后并方法是先对水文模型的计算结果进行 串联 校正，而后再对多个模型的校正结果进行并联校正；先并后串方法，是先对多个水文模型的计算结果进行并联校正，再对组合预报的结果进行串联校正；一体化耦合方法是基于预报误差最小原则，建立串并联耦合校正结果的目标函数，同时率定串联校正和并联校正的参数。本发明能最大限度地减少预报误差，提高预报 精度 ，可广泛应用于水文实时预报中。，下面是一种串并联耦合的多模型水文预报方法专利的具体信息内容。
1.一种串并联耦合的多模型水文预报方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1：选择预报断面，获取该断面历史时期实测降雨和流量资料，将资料分为率定期和检验期两部分；采用率定期的数据，率定水文模型的参数，采用检验期的数据，检验水文模型的效果；建立多个水文预报模型，分别预报该断面的径流量；
步骤2：建立串并联耦合的水文预报模型，按耦合方式的不同，共分为三种形式，即先串后并法、先并后串法以及一体化耦合模型；
步骤3：选取平均绝对误差、平均相对误差、确定性系数和均方根误差等常用精度评定指标，对三种形式的串并联耦合模型的结果进行精度评定。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤2中的先串后并法具体为：
①首先，对单个水文预报模型的结果进行校正，完成串联预报的过程；
基于实测和步骤1中各水文模型的预报流量，得到各预报模型的预报误差序列；依据预报误差序列的自相关特性，建立误差自回归校正模型；具体如下：
令实测序列为Qt＝(Q1,Q2,...,Qn)，n为序列的长度，预测序列为
预测序列与实测序列的差值为误差序列，记为et＝(e1,e2,...,en)；误差自回归模型的数学表达式为：
et＝θ1et-1+θ2et-2+…+θqet-q+ξ
式中，θi(i＝1,2,…,q)为自回归模型的参数；采用上式，建立q阶自回归模型AR(q)；
q阶自回归模型AR(q)的AIC(q)值为：
选择在检验期AIC值最小的q阶自回归模型参与以下计算：通过建立的自回归模型预测t时刻的预报误差et，采用得到的预报误差值对预报结果进行校正；针对每个水文预报模型，利用上述方法，得到各个预报模型在该断面预报流量的串联预报结果；
②其次，综合每个单一模型串联预报的结果，完成并联校正过程；
基于m个水文模型串联预报序列 建立并联校正模型，如下所示：
式中，ω1,ω2,...,ωm分别为各个水文预报模型的耦合权重，且满足条件ω1+ω2+…+ωm＝1；由此得到了先串后并耦合模型的计算结果。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤2中的先并后串法具体为：
①基于m个水文模型的预报序列Q1t,Q2t,...,Qmt，建立并联校正模型，如下所示：
Ft＝ω1Q1t+ω2Q2t+…+ωmQmt
式中，ω1,ω2,...,ωm分别为各个水文预报模型的耦合权重，且满足条件ω1+ω2+…+ωm＝1；采用最小二乘法计算并联校正中各模型的权重；
②依据并联校正的结果，得到并联校正的误差序列；利用自回归模型原理，建立误差自回归串联校正模型AR(q)，基于AIC准则确定模型的阶数，对多个预报模型的并联校正结果进行串联校正；由此得到了先并后串耦合模型的计算结果。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤2中的一体化耦合方法具体为：
利用断面实测径流量和各个水文预报模型模拟预报的径流量，建立一体化耦合模型；
记水文模型个数为m，实测序列为Qt，各个水文模型的预报结果为Q1t,Q2t,...,Qmt；对各个模型采用误差自回归模型预测t时刻的误差序列et，表达式如下：
式中，(α11,α21),(α12,α22),…,(α1m,α2m)为回归系数；采用上述预报误差值对预报结果进行校正，得到各模型串联校正后的流量序列
在各模型串联预报结果的基础上，利用最小二乘法，进行多个模型的并联校正，并联校正的结果为Ft：
式中，ω1,ω2,...,ωm分别为各个水文预报模型的耦合权重，且满足条件ω1+ω2+…+ωm＝1；
采用整体优化的方法同时求得到串联校正与并联校正的参数；令并联校正结果的误差为Ft-Qt，其误差的期望记为E(Ft-Qt)2；为了使误差的期望值E(Ft-Qt)2最小，得到如下目标函数：
式中，其参数包含回归系数(α11,α21),(α12,α22),…,(α1m,α2m)以及权重系数ω1,ω2,…,ωm两部分，共3m个待定参数；
引入粒子群智能优化算法同时求解这些参数；得到这些参数后，先采用串联校正方法，对各水文模型的预报流量进行串联校正，得到串联校正结果；而后，利用并联校正方法，对各水文模型实时校正后的结果进行并联校正；由此得到了一体化耦合方法的计算结果。
5.如权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述步骤3中的精度评定指标包括以下一种或多种：平均绝对误差、平均相对误差、确定性系数以及均方根误差。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述平均绝对误差MAE如下式所示：
式中，Qi为实测值， 为预报值，n为预报序列长度。
7.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述平均相对误差MRE如下式所示：
式中，Qi为实测值， 为预报值，n为预报序列长度。
8.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述确定性系数DC如下式所示：
式中， 为实测值在预报序列长度内的平均值，Qi为实测值， 为预报值，n为预报序列长度。
9.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述均方根误差RMSE如下式所示：
式中，Qi为实测值， 为预报值，n为预报序列长度。
10.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述步骤1中的水文预报模型包括如下的一种或多种：新安江模型、水箱模型以及API模型。
一种串并联耦合的多模型水文预报方法
技术领域
背景技术
发明内容
具体实施方式
期望值记为E(Ft-Qt)，其计算式如下：
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