[发明专利]基于back-fitting算法的洪水预报实时校正方法

摘要

本发明公开了一种基于back‑fitting算法的洪水预报实时校正方法，本发明在传统误差自回归校正法的基础上，引入数据挖掘技术中的back‑fitting算法校正水文模型的参数，并考虑了残差序列的平稳化处理，由此提出了改进传统洪水预报实时校正的新方法。本发明可广泛应用于实时洪水预报中，可有效提高洪水预报的精度，为防洪调度决策提供重要依据。

主权项

1.基于back‑fitting算法的洪水预报实时校正方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1初始化阶段步骤1.1构建流域水文模型，利用优化算法率定流域水文模型的参数，确立优化算法优化的目标函数式中：Qobs(i)为第i时刻的实测流量值，Qsim,1(i)为i时刻第一次模拟的流量值，N为水文观测资料序列的长度；输入水文观测资料序列，可得出第一次模拟的流量序列{Qsim,1(i),i＝1,…,N}；步骤1.2，计算实测流量序列{Qobs(i),i＝1,…,N}与第一次模拟的流量序列{Qsim,1(i),i＝1,…,N}之间的残差序列{E1(i),i＝1,…,N}，对残差序列{E1(i),i＝1,…,N}进行平稳化处理，构建残差自回归模型；通过残差自回归模型可得到第一次模拟的残差序列{E′1(i),i＝1,…,N}，将第一次模拟的残差序列{E′1(i),i＝1,…,N}叠加至第一次模拟的流量序列{Qsim,1(i),i＝1,…,N}上，即可得第一次校正后的流量{Qcor,1(i),i＝1,…,N}；第一次校正后流量表达式为：Qcor,1(i)＝Qsim,1(i)+E′1(i)   (5)式中：Qsim,1(i)为i时刻第一次模拟的流量值，E′1(i)为i时刻第一次模拟的残差值，Qcor,1(i)为i时刻第一次校正的流量值；步骤1.3，采用水文预报评价指标，水文预报评价指标选用确定性系数DC，第一次校正的确定性系数DC1表达式为：式中：Q_obs(i)为第i时刻的实测流量值，Q_cor,1(i)为i时刻第一次校正的流量值，为实测流量值的平均值；步骤2 Back‑fitting阶段步骤2.1利用优化算法率定流域水文模型的参数，确立新的优化算法的目标函数式中：Qobs(i)为第i时刻的实测流量值，Qsim,n+1(i)为i时刻第n+1次模拟的流量值，E′n(i)为i时刻第n次模拟的残差值，N为水文观测资料序列的长度，n≥1；输入水文观测资料序列，可得出第n+1次模拟的流量序列{Qsim,n+1(i)}；计算实测流量序列{Qobs(i),i＝1,…,N}与第n+1次模拟的流量序列{Qsim,n+1(i),i＝1,…,N}之间的残差序列{En+1(i),i＝1,…,N}，对残差序列{En+1(i),i＝1,…,N}进行平稳化处理，构建残差自回归模型；通过残差自回归模型可得到第一次模拟的残差序列{E′n+1(i),i＝1,…,N}，将第一次模拟的残差序列{E′n+1(i),i＝1,…,N}叠加至第n+1次模拟的流量序列{Qsim,n+1(i),i＝1,…,N}上，即可得第一次校正后的流量{Qcor,n+1(i),i＝1,…,N}；第n+1次校正后流量表达式为：Qcor,n+1(i)＝Qsim,n+1(i)+E′n+1(i)   (11)式中：Qsim,n+1(i)为i时刻第n+1次模拟的流量值，E′n+1(i)为i时刻第n+1次模拟的残差值，Qcor,n+1(i)为i时刻第n+1次校正的流量值；步骤2.2采用水文预报评价指标，水文预报评价指标选用确定性系数DC，第n+1次校正的确定性系数DCn+1表达式为：式中：Q_obs(i)为第i时刻的实测流量值，Q_cor,n+1(i)为i时刻第n+1次校正的流量值，为实测流量值的平均值；若DCn+1>DCn，则以作为优化算法优化的目标函数进入步骤2.1进行第n+1次校正，且n＝n+1；否则仍以作为优化算法优化的目标函数进入步骤2.1重新进行第n次校正；式中：E′n(i)为i时刻第n次模拟的残差值，E′n+1(i)为i时刻第n+1次模拟的残差值，Qsim,n+1(i)为i时刻第n+1次模拟的流量值，Qsim,n+2(i)为i时刻第n+2次模拟的流量值；步骤2.3从n＝1开始，重复步骤2.1、步骤2.2m次，每重复一次，m增加1，直至达到某一收敛条件，保留此时流域水文模型的参数，可应用于未来洪水的预报。