（水文学及水资源专业论文）基于可变模糊集理论的径流预报方法研究.pdf

大连理工大学博士学位论文 摘要 水库调度是缓解我国水资源短缺问题、实现洪水资源化的一项重要非工程措施。而 科学、合理水库调度需要建立在充分掌握客观水文规律的基础上。因此，水库的水文预 报是合理调度的基础，是提高水库的径流调节能力、充分发挥水库综合效益的重要前提。 本文以可变模糊集理论为基础，重点研究了基于可变模糊集理论的径流中长期推理预报 方法，为提高水库调度水平、缓解我国水资源短缺问题提供技术支持；同时研究了流域 洪水模糊可变分类预报方法：最后是可变模糊集理论中模糊可变评价方法及与人工神经 网络相结合时的应用研究。 主要研究内容及成果如下： ( 1 ) 隶属度与隶属函数是模糊集合论中最重要的概念。在可变模糊集理论中，考 虑区间值的相对隶属函数可以合理、简便地计算模糊集中任意元素对于该模糊集的相对 隶属度。本文通过分析比较，找出了它与传统的线性模糊分布函数之间的区别与联系， 即传统的模糊分布函数是考虑区间值的相对隶属函数的一些特例，考虑区间值的相对隶 属函数在描述模糊现象的模糊性时更具有普遍适用性。同时指出了应用考虑区间值的相 对隶属函数时应当注意的问题，为接下来的应用奠定了基础。 ( 2 ) 提出了基于级别特征值的径流中长期预报单要素模糊推理方法，使已有的水 文气象单要素模糊推理法得到了改进。方法应用可变模糊集理论中考虑区间值的相对隶 属度函数来确立模糊子集的隶属函数，增强了模糊推理预报方法的理论基础；采用待预 报径流级别特征值建立推理预报模式，避免了由于划分径流级别数目不合适造成的大量 重复计算。详细介绍了方法的基本原理及步骤，并通过实例研究对其进行了验证。 ( 3 ) 在深入研究了基于相似关系的近似推理法基础上，提出了考虑预报因子权重 的径流中长期预报模糊推理法，丰富了水文中长期预报模糊推理方法；为说明方法的基 本原理及步骤，验证方法的合理性和有效性，将其应用于大伙房水库年径流检验预报。 从检验预报结果看出：考虑预报因子权重的预报结果好于不考虑预报因子权重( 等权重) 的预报结果，表明在径流中长期预报中，考虑预报因子对待预报径流影响的差异是十分 必要的。 ( 4 ) 为尝试研究径流中长期预报方法中存在的可变因素对预报信息的影响，以陈 守煜教授提出的可变模糊集理论为基础和指导思想，提出了基于相似关系的径流中长期 预报模糊可变推理方法，分析了方法中存在的可变参数。在实例研究中，对可变参数进 行了六种组合变换，在不同的组合变换方式下分别进行了大伙房水库年径流预报检验， 基于可变模糊集理论的径流预报方法研究 得到了多种预报信息。通过综合分析各种预报信息之间的异同，确定最终的预报结果及 其可靠程度，可用于指导水库调度决策。 ( 5 ) 以可变模糊集理论为基础，提出一种考虑分类指标区间值的流域洪水分类方 法一模糊可变分类方法。该方法可根据洪水发生的前期特征，合理、简便地将洪水进 行分类，按类别优选模型参数、预报未来洪水过程，以提高流域洪水预报水平，为预报 实时校正和水库调度提供较准确的参考信息；给出了相应的应用研究，应用研究结果验 证了方法合理性和有效性。 ( 6 ) 可变模糊集理论中模糊可变评价方法可以很好地对评价标准为区间形式的问 题进行综合评价。作为可变模糊集理论研究及在水文水资源领域应用的扩展，本文应用 模糊可变评价方法，对黄河流域水资源可再生能力进行了综合评价；建立了基于模糊优 选神经网络和可变模糊集理论的评价方法，应用该方法对黄河流域水资源可再生能力进 行了综合评价。 关键词：可变模糊集；径流；中长期；近似推理；相对隶属函数：级别特征值；预报； 权重；多指标；洪水；分类方法；综合评价 大连理工大学博士学位论文 s t u d yo nr u n o f ff o r e c a s t i n gm e t h o d sb a s e do n v a r i a b l ef u z z ys e tt h e o r y a b s tr a c t a ne f 行c i e n tf l o o d c o n t r o ld e c i s i o n m a k i n gi sa l li m p o r t a n tn o n s t r u c t u r a lm e a s u r et o r e l i e v ew a t e rr e s o u r c e ss h o r t a g ea n df u l l yu t i l i z ew a t err e s o u r c e s i ti sn e c e s s a r yt o 矗m y u n d e r s t a n dt h eo b j e c t i v eh y d r o l o g yr e g u l a r i t i e ss o a st om a k es c i e n t i f i ca n dr e a s o n a b l e f l o o d c o n t r o ld e c i s i o n t h e r e f o r e h y d r o l o g yf o r e c a s t i n gi st h eb a s i so fr e s e r v o i ro p e r a t i o n i t i sa l s oav e r yi m p o r t a n tp r e m i s et oi m p r o v et h ew a t e r s h e dr u n o f fa b i l i t ya n dm a k ef u l lu s eo f t h ec o m p r e h e n s i v eb e n e f i to fr e s e r v o i r b a s e do nt h ev a r i a b l ef u z z ys e tt h e o r y ，t h i s d i s s e r t a t i o nm a i n l ys t u d i e st h ef u z z yr e a s o n i n gm e t h o d sf o rm i d l o n gt e r mr u n o f ff o r e c a s t i n g ， w h i c hc a l lp r o v i d et h et e c h n i c a ls u p p o r tf o ri m p r o v i n gt h er e s e r v o i ro p e r a t i o nl e v e ra n d r e l i e v i n gt h ew a t e rr e s o u r c es h o r t a g e o nt h eo t h e rh a n d ，t h ec l a s s i f i e da n df o r e c a s t i n g m e t h o d sf o rb a s i nf l o o da r ea l s os t u d i e dh e r e 1 1 1 em a i no b j e c t i v e sa n dr e s u l t sf o rt h i sr e s e a r c ha r ea sf o l l o w s ( 1 ) 1 1 1 er e l a t i v em e m b e r s h i pd e g r e ea n dr e l a t i v em e m b e r s h i pf u n c t i o na r e t h em o s t i m p o r t a n td e f i n i t i o n si nt h ef u z z ys e tt h e o r y i nt h ev a r i a b l ef u z z ys e tt h e o r y ，t h er e l a t i v e m e m b e r s h i pf u n c t i o nb a s e do ni n t e r v a lp a t t e r nv a l u ec a nb eu s e dt od e t e r m i n et h er e l a t i v e m e m b e r s h i pd e 酉e eo fa n ye l e m e n ti naf u z z ys e t t h ed i f f e r e n c ea n dc o n n e c t i o nb e t w e e n t h e r e l a t i v e m e m b e r s h i p f u n c t i o nb a s e do ni n t e r v a lp a t t e r nv a l u ea n dt h ee x i s t i n g f u z z y d i s t r i b u t i o nf u n c t i o na l ef o u n d ，i e t h ee x i s t i n gf u z z yd i s t r i b u t i o ni sas p e c i a lc a s eo ft h e r e l a t i v em e m b e r s h i pf u n c t i o nb a s e do ni n t e r v a lp a t t e r nv a l u e t h er e l a t i v em e m b e r s h i p f u n c t i o nb a s e do ni n t e r v a lp a t t e r nv a l u eh a su n i v e r s a l i t ya n de x t e n s i v ea d a p t a b l i t y f i n a l l y ， t h en o t i c e a b l ep r o b l e mf o rt h i sr e l a t i v em e m b e r s h i pf u n c t i o ni sc o n s i d e r e d ( 2 ) t h e f i t z z yr e a s o n i n gm e t h o dw i t hs i n g l ef a c t o rf o rm i d l o n gr u n o f ff o r e c a s t i n gb a s e do n r a n kf e a t h e rv a l u ei sp r o p o s e d t m sm e t h o da p p l i e st h ei n t e r v a lp a t t e r nv a l u et od e t e r m i n et h e r e l a t i v em e m b e r s h i pd e g r e eb yr e l a t i v em e m b e r s h i pf u n c t i o na n de n h a n c e st h et h e o r yb a s i so f e x i s t i n gf u z z yr e a s o n i n gm e t h o d t h er e a s o n i n gm o d e li nt h ep r o p o s e dm e t h o di se s t a b l i s h e d b yt h er a n kf e a t h e rv a l u eo ff o r e c a s t i n gr u n o f f , w h i c hc a na v o i dal o to fr e p e a t e dc a l c u l a t i o n n ef u z z yr e a s o n i n gm e t h o dp r i n c i p l e sa r ep r e s e n t e di nd e t a i la n dv e r i f i e db yc a s es t u d i e si n t h i st h e s i s i ts h o w st h a tt h ef u z z yr e a s o n i n gm e t h o dc a ni m p r o v et h ee x i s t i n gh y d r o l o g ya n d m e t e o r o l o g yf u z z yr e a s o n i n gm e t h o d i no r d e rt oe n r i c ha n di m p r o v et h ef u z z yr e a s o n i n gm e t h o df o rr u n o f ff o r e c a s t i n g ，af u z z y r e a s o n i n gm e t h o d 、航mf a c t o rw e i g h tf o rr u n o f ff o r e c a s t i n gi sd e v e l o p e do nt h eb a s i so f i i i 基于可变模糊集理论的径流预报方法研究 a p p r o x i m a t ef u z z yr e a s o n i n gs i m i l a r i t yr e l a t i o n s h i p t l l i sm e t h o di sa p p l i e dt os t u d yt h e d a b u o f a n gr e s e r v o i ry e a r l yr u n o f ff o r e c a s t i n g 乃er e s u l t s 衍曲f a c t o rw e i g h ta r eb e t t e rt h a n t h o s ew i t he q u a lw e i g h , w h i c hs h o w st h em e t h o dw i t hf a c t o rw e i g h ti sn e c e s s a r y ( 4 ) t h ef u z z yv a r i a b l er e a s o n i n gm e t h o df o rm i d - l o n gr u n o f ff o r e c a s t i n gi sp r o p o s e do nt h e b a s i so fa p p r o x i m a t ef u z z yr e a s o n i n gs i m i l a r i t yr e l a t i o n s h i p t h ev a r i a b l ep a r a m e t e r si nt h e v a r i a b l em e t h o da r ef o u n do u t ac a s es t u d yo fd a h u o f a n gr e s c r v o i ry e a r l yr u n o f ff o r e c a s t i n g i sg i v e nb ys i xc o m b i n a t i o nc o n v e r s i o no fv a r i a b l ep a r a m e t e r s t h ef i n a lf o r e c a s tr e s u l tc a nb e o b t a i n e db ya n a l y z i n gt h er e l a t i o n s h i pa m o n gd i f f e r e n tf o r e c a s t i n gi n f o r m a t i o na n du s e dt o g u i d et h es c h e d u l eo fr e s e r v o i ro p e r a t i o n ( 5 ) ac l a s s i f i e df o r e c a s t i n gm e t h o df o rb a s i nf l o o d si sp r o p o s e db a s e do nt h ev a r i a b l ef u z z y s e t st h e o r y t m sm e t h o dc a nb eu s e dt oc l a s s i f yt h eb a s i nf l o o d sa c c o r d i n gt ot h ee a r l ys t a g e c h a r a c t e r i s t i c so ff l o o d s t h e nt h ep a r a m e t e r si nf l o o df o r e c a s tm o d e la r e o p t i m i z e d r e s p e c t i v e l ya n da p p l i e dt of o r e c a s tt h ec o r r e s p o n d i n gt y p eo fb a s i nf l o o d s t h ea p p l i c a t i o n s t u d ys h o w st h a tt h ep r o p o s e dm e t h o di sr e a s o n a b l ea n dv a l u a b l e ( 6 ) t h ef u z z yv a r i a b l e e v a l u a t i o nm e t h o di s a p p l i e dt oa s s e s st h e w a t e rr e s o u r c e s r e n e w a b i l i t yf o rn i n ea d m i n i s t r a t i v ed i v i s i o n si nt h ey e l l o wr i v e rb a s i n b a s e do nv a r i a b l e f u z z ys e tt h e o r ya n da r t i f i c i a ln e u r a ln e t w o r k ，a l li n n o v a t i v ee v a l u a t i o nm o d e li sp r o p o s e da n d u s e dt os t u d yw a t e rr e s o u r c e sr e n e w a b i l i t y k e yw o r d s ：v a r i a b l ef u z z ys e t ；r u n o f f ；m i d - l o n gt e r m ；a p p r o x i m a t er e a s o n i n g ； r e l a t i v em e m b e r s h i pf u n c t i o n ；r a n kf e a t h e rv a l u e ；f o r e c a s t i n g ；w e i g h t s ； m u l t i o b j e c t i v e ；f l o o d s ；c l a s s i f i e dm e t h o d ；c o m p r e h e n s i v ee v a l u a t i o n i v 大连理工大学博士研究生学位论文 大连理工大学学位论文版权使用授权书 本学位论文作者及指导教师完全了解“大连理工大学硕士、博士学位 论文版权使用规定 ，同意大连理工大学保留并向国家有关部门或机构送 交学位论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权大连理 工大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，也 可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编学位论文。 作者签名： 辱刍麦 导师签名茗童埕 兰蜂乒月主日 独创性说明 作者郑重声明：本博士学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工 作及取得研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外， 论文中不包含其他人已经发表或撰写的研究成果，也不包含为获得大连理 工大学或者其他单位的学位或证书所使用过的材料。与我- - - n 工作的同志 对本研究所做的贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。 作者签名：硅垒叁日期：至翌：艺：兰 大连理工大学博士学位论文 1 绪论 1 1 选题背景 水资源是人类赖以生存和发展不可缺少且不可替代的有限基础性自然资源，也是国 民经济发展必需的经济资源，是一个国家或地区综合实力与发展后劲的重要标志。只有 保障水资源的可持续发展，才有可能保障整个国民经济和社会的可持续发展【l 】。 随着人口增长、经济发展以及人类物质文化生活水平的提高，人类社会对水资源的 需求日益增长；加上由于水资源不合理开发利用造成的水环境污染日趋加重，可供利用 的淡水资源不断减少，使世界正面临着水危机，并威胁着人类的生存和发展【2 3 1 。 我国人口众多，水资源人均占有量只有2 1 8 5 m 3 ( 按2 0 0 4 年人口计算) ，不足世界 平均水平的1 3 ，已被列为全世界1 3 个贫水国家之一。而且，由于气候、地理等因素的 影响，水资源的时空分布很不均匀，使水资源短缺问题加重。我国经常面临的尴尬局面 是：一方面水资源短缺，供需矛盾突出；另一方面在来水时，为确保河流安澜和大坝安 全，又不得不全力以赴地护送洪水下泄入海，以至于出现刚刚还在喊“水多 ，一转眼 又说“水少”的现象。另外，北方干旱缺水和南方洪涝灾害经常同时发生睁。 针对上述我国水资源状况，学者们提出将洪水资源化作为解决水资源短缺问题的一 种策略，即：将洪水变害为利，实现蓄丰水期多余水量补充枯水期用水、调丰水地多余 水量补充枯水地用水，以缓解缺水地区的水资源短缺问题。实现洪水资源化的途径很多， 主要分为工程和非工程措施两个方面。工程措施主要包括修建蓄水工程、调水工程、补 水工程等；非工程措施主要包括调度、政策法规、管理等 8 - 9 。我国水利工程较多( 是 世界上拥有水库数量最多的国家) ，随着时间的推移，适宜建设新的水利工程的地点越 来越少，因此应当更加重视和突出非工程措施的作用【l 。 水库优化调度是洪水资源化、解决水资源短缺的一个直接有效的非工程措施。而水 库调度需要考虑径流的随机变化特性 1 1 - 1 2 】。精度较高的水文预报，能使人们在协调防 洪、兴利、生态等之间及各部门用水之间的矛盾时，及早采取措施进行统筹安排，以获 取最大的综合效益【1 3 1 。比如，有效地利用精度较高的短中期水文与气象预报，在汛期能 提前防御洪水、确保防洪安全，在后汛期和汛末能最大程度地抬高汛限水位和兴利蓄水 位，提高后期兴利效益。因此，水库的水文预报是水库优化调度的基础，是提高水库的 径流调节能力、充分发挥水库综合效益的重要前提。 水文预报按预见期可分为：短期水文预报、中长期水文预报和超长期水文预报。中 长期水文预报方法比较多，各种方法都有各自的预报优势，但因其复杂性，目前还没有 基于可变模糊集理论的径流预报方法研究 一种预报方法适用于所有的水文时间序列【l4 1 。当中长期水文要素与影响因素之间的关系 难以用预测方程或模型来准确描述，以至于较难得到可应用于实践的预报信息时，可采 用模糊推理方法来进行径流预测【l 孓1 7 】。但已有的模糊推理方法相对提出较早，之后相关 研究较少。因此，随着相关理论与方法的深入研究与发展，在已有的水文模糊推理方法 研究成果的基础上对其进行改进，并探索新的水文中长期模糊推理预报方法，在理论与 实际上都是非常有意义的。 洪水预报属于短期水文预报，相对而言，因其预见期较短，且对于流域产汇流规律 的物理机制有了一定的认识，预报精度一般都能达到规范要求，并可为流域防洪与水电 站调度服务，但其预报精度仍可以通过采取一定的科学技术手段得到进一步提高。目前 国内大多数水库的洪水预报采用流域水文预报模型。现有的洪水预报模型可分为分布式 模型和集总概念模型。分布式模型，由于能真实地描述和科学地表示流域径流形成机理， 因此必将成为发展前景很好的新一代流域水文模型【l 引。但是分布式水文模型的参数是随 空间变化的，其依赖于实测水文、气象、地理等数据资料进行参数率定，由于流域内各 单元的实测资料难以获得，致使分布式模型的应用受到一定限制。 对于水文特性非常复杂的流域，集总概念模型的参数较难根据“经验”或通过“参 数率定 确定，而且得到的参数反映流域平均的产汇流特性，应用于大洪水或小洪水预 报时，结果不是很理想。这时可以将洪水按前期影响因子进行分类，按类别确定模型参 数。因为合理的洪水分类标准应当为区间形式，现有的模糊数学分类法在处理区间形式 的分类标准时，常将其简化成点值形式，可能会影响分类的可靠性。所以，研究合理的 洪水分类方法，对流域洪水进行分类预报，是具有的理论与实际意义的。 陈守煜教授在相对隶属度概念与定义为核心的工程模糊集理论基础上，提出了可变 模糊集的概念、定义与模型，形成了可变模糊集理论体系，为水文水资源领域中模糊现 象模糊性的研究提供了重要理论依据和应用参考 1 9 - 2 0 。 基于以上研究背景及理论基础，结合水利部科技创新项目“2 1 世纪我国水资源开发 利用陆海空系统协同与可变模糊集理论及应用 、国家自然科学基金资助项目“我国水 资源开发利用陆海空协同与优化配置的研究”、十一五国家科技支撑项目“东北地区水 资源全要素优化配置与安全保障技术体系研究 ，本文重点研究新理论一可变模糊集理 论基础上的中长期径流推理预报方法及洪水分类预报方法，为提高水库调度决策水平、 缓解我国水资源短缺问题提供技术支持。 一2 一 大连理工大学博士学位论文 1 2 水文中长期预报研究现状及发展趋势 中长期水文预报泛指预见期超过流域最大汇流时间，且在三天以上、一年以内的水 文预报，预报的项目包括河道关键断面最大流量、最高水位及最枯流量、最低水位；水 库入流和库水位；冰情预报等。水文中长期预报的预见期较长，能够使人们在解决防洪 与兴利及各部门用水之间矛盾时及早采取措施进行统筹安排，获取最大的综合效益。比 如，准确及时的径流中长期预报，对于争取防汛、抗旱的主动权，制定科学的调度预案， 发挥水利设施的安全与经济效益有着极其重要的作用。为此，水文科学工作者研究试用 了多种水文中长期预测方法，不少部门多年来积累了许多有成效的研究成果，使水文中 长期预报研究有了一定的发展。主要有传统预报方法和现代预报方法。 ( 1 ) 传统中长期预报方法 成因分析法 成因分析法主要是利用天气形势指标或利用大气环流形势指标进行预报的天气学 方法。它的主要思想是根据前期的大气环流特征以及表示这些特征的各种高空气象要 素，直接与后期的水文要素建立起定量的关系进行预报。由于水文气象要素长期变化的 复杂性，它的物理机制远未被揭露，对其物理成因还很难做出比较客观的定性或定量描 述，即使应用也只能给出大尺度的定性宏观预报，再加上该方法对资料要求比较高，而 目前获取基本气象资料又较为困难，因此，这类方法目前在水文部门应用尚少【1 5 2 1 彩】。 数理统计方法 数理统计方法是水文中长期预报中应用比较广泛的一种方法。它从大量历史资料中 应用数理统计的理论和方法，寻找预报对象和预报因子之间的统计规律和关系或水文要 素自身历史变化的统计规律，建立预报模式进行预报。根据依据的资料不同，可分为单 要素预报法和多要素预报法两类。利用水文要素自身历史演变规律，来预报该要素未来 可能出现的数值，称为单因素预报，又称时间序列分析预报。常用的有历史演变法、周 期分析方法和平稳时间序列法等。 实际上，水文气象要素是天文、气象、地理等多种因素综合作用的结果。因此，要 作出未来较长期的水文气象预报，往往需要在物理成因分析的基础上，挑选一些具有一 定物理意义或相关程度比较高的因子，应用大量资料及统计分析的方法，建立中长期预 报模型，综合得出预报结论。这种方法统称为多要素综合预报法。常用的有多元回归分 析法、逐步回归分析法及多维时间序列外推法等【1 5 凇7 1 。 数理统计法是建立在对大量历史资料进行统计分析基础上的一种预报方法，其对历 史水文资料及相关因子的资料长度与可靠度要求较高，在目前尚无成熟的中长期水文预 报模型，由于其概念清晰、易实现的优点，在实际中获得了广泛的应用。 基于可变模糊集理论的径流预报方法研究 ( 2 ) 现代中长期预报方法 水文系统是一个十分复杂的高度非线性的不确定性系统，采用传统的预测方法在解 决像径流预测这样的复杂问题时，很难作出准确、可靠的预报结果。因此，根据水文要 素变化的非线性特点，引进新的科学方法或将传统方法与新方法进行耦合成为中长期预 报中一个重要的发展方向。随着人类对自然界规律认识的不断深入与现代科学技术的发 展，涌现出了许多新理论与计算方法，丰富了传统的水文预报方法并为新预报方法的发 展提供了必要的理论基础。近年来，出现的现代预报方法主要有以下几种： 模糊数学方法 水文现象作为一种自然现象，既有确定性又具有不确定性。不确定性主要是随机性 与模糊性。经典水文学考虑确定性分析与随机不确定性分析，忽略或简单考虑模糊不确 定性分析，常常不能完整地表述水文系统的特征。事实上，在水文系统中大量存在着模 糊现象和概念，如江河的汛期与非汛期；年径流量的丰、平、枯等。2 0 世纪8 0 年代，陈 守煜教授在系统地分析了水文现象中的确定性、随机性与模糊性以后，提出了新的水文 分支学科，称为模糊水文学【2 8 3 0 1 ，后发展为模糊水文水资源学。 模糊水文水资源学的建立和运用，为开展中长期水文预报提供了新思路和新途径。 陈守煜、周惠成根据模糊控制的基本原理，提出了径流长期预报的模糊推理模式，并以 大伙房水库汛期入库径流为检验资料，进行了实例研究【3 1 1 。陈守煜、许士国提出了应用 模糊聚类分析作径流分级长期预报的方法1 3 羽。王本德为克服收集分析预报因子中遇到的 困难，增强预见期，提出了水文气象单要素预报模糊推理法【i6 。王本德提出了水文中长 期预报的模糊模式识别法、模糊相关关系法、模糊聚类分析法、模糊综合评判法、多因 子模糊推理模式预报法、权综合特征系数模糊推理法【l5 】等。模糊数学方法的引入丰富了 水文中长期预报的研究方法。 人工神经网络方法 人工神经网络( 舢州) 具有分布并行处理、非线性映射、自适应学习和较强的鲁棒 容错等特性，为复杂的高度非线性水文水资源系统的建模、识别和预报提供了一条崭新 而有效的途径，目前已广泛应用于水文预报领域，并取得了较好的效果。钟登华等提出 了水文预报的时间序列神经网络模型；并指出探索利用输入输出数据进行建模的方法是 十分必要的d 引。胡铁松等对人工神经网络在水文水资源中的应用现状作了全面的介绍， 认为神经网络为一些复杂水文水资源问题的研究提供了一条有效的途径【3 4 j 。h s u 等提出 了确定三层b p 网络模型结构和参数的线性最小二乘单纯形法，并认为三层结构的b p 网 络就能满足水文预报的一般需要 3 5 1 。丁晶等尝试应用人工神经网络模型预报兰州站过渡 期的月径流1 3 6 j ，等等。 - 4 - 大连理工大学博士学位论文 灰色系统理论 针对水文中长期预报中含有较多的部分清楚、部分不清楚的不确定性成份，将水文 过程看成一个多因素影响的灰色系统，这就是灰色系统理论应用于中长期水文预报的基 本思想【3 。水文灰色系统理论描述广义的不确定性，为解决中长期水文预报提供一种值 得探讨和实践的新途径。夏军基于时间序列多重信息利用的扩维原理和灰色系统理论的 关联分析思想，提出一种适合于缺乏输入因子资料或选择影响因子有困难条件下的中长 期水文预报方法 3 s 】。冯平等采用灰色系统理论灰关联度分析方法，对枯水期径流量的预 估模式进行了探讨p g 。陈意平等认为g m ( 1 ，1 ) 模型为水利系统的中长期预报提供了一种 新方法1 4 0 。蓝永超等基于灰色系统的建模理论，利用河西地区有关河流的径流观测资料， 建立了一个g m ( 1 ，1 ) 残差序列周期修正径流预报模型【4 1 1 。沈冰等将灰色系统建模方法和 自记忆建模结合起来，提出了年径流预报的灰色自记忆模型，能很好的反映动态数据序 列的极值趋势1 4 2 j 。 灰色系统模型的特点较适合于预报具有指数增长趋势的问题，将其应用于非线性变 化的水文时间序列预报中则会受到一定的限制，该理论目前还在发展中，以期能够更好 的为水文预报服务。 混沌理论认为，客观事物的运动除定常、周期、准周期运动外，还存在着一种 更加普遍的运动形式一混沌运动，即一种由确定性系统产生的、对初始条件具有敏感依 赖性、永不重复、回复性周期运动。大多数水文现象的运动特征都具有确定性的一面和 不确定性的一面，应用混沌理论，将能打破以往传统分析中单一的确定性分析和随机性 分析，建立将两者统一起来的分析方法，使水文工作有所突破。现有的混沌预报方法主 要包括全域法、局域法、最大l y a p u n o v 指数法、a n n 方法及在此基础上的各种改进算法 等。s i v a k u m a r 等对降雨与径流中存在的混沌现象做了全面分析，并对基于相空间重构 方法的径流预报做了较为深入系统的研列4 3 删。在国内，陈南祥等提出了径流时间序列 的相空间重构与神经网络耦合预报模型f 7 1 。李荣峰等在相空间重构的基础上，反演了水 文系统动力模式，据此进一步建立了相空间自记忆预报模型，并将该模型应用于月径流 量的预报中【4 8 】。张文鸽等建立了径流混沌时间序列的加权一阶局域法多步预报模型【4 9 1 。 李红霞等将相空间重构理论与其它非线性预报方法相结合用于进行月径流预报，取得了 较好的预报效果【巧2 】。 目前对水文中存在混沌现象的认识还不够清楚，采用相空间重构方法进行预报时， 一些参数( 如关联维数、重构滞时) 的确定还没有统一的方法，且如何将其有效的与现 代预报方法相合是有待于进一步深入研究的问题。 小波分析方法 基于可变模糊集理论的径流预报方法研究 小波分析理论诞生于2 0 世纪8 0 年代，它具有时频多分辨功能，能对信号进行由粗 到细的观察。从时频分析的角度出发，任一水文时间序列均含有多种频率成分，而常规 方法仅从水文序列自身出发构造预报模型，因此难以达到理想的预报效果，小波分析为 水文时间序列的分频预报提供了一条有效途径。特别对于一些非平稳的水文序列，经小 波分解后可采用平稳时间序列分析方法进行预报，因此，将小波分析与其他分析方法相 结合便成为水文预报领域中研究的热点，且已取得了一定的研究成果【1 3 3 7 5 3 彤】。 粗集理论方法 粗集( r o u g hs e t ) 理论是z d z i s l a wp a w l a k 教授和其它一些科学家于本世纪7 0 年代提 出来的。1 9 8 2 年，p a w l a k 发表了经典论文r o u g hs e t s 5 6 】，标志粗集理论的诞生。从此， 粗集理论引起了许多数学家、计算机研究人员，特别是人工智能研究人员的兴趣。1 9 9 1 年，p a w l a k 出版了专著，对粗集理论的研究成果进行全面的总结【57 1 。与此同时，以粗 集理论为主题的国际会议相继召开，推动了粗集理论的发展及在各个学科领域的应用。 朱永英将粗集理论引入到多因素模糊推理预报中，建立了粗集一模糊推理径流多因素分 级预报模型l j7 1 。 支持向量机方法 支持向量机方法是根据统计学理论提出的一种新方法，该方法采用结构风险最小化 原则，求解的是一个二次型寻优问题，从理论上得到的是全局最优解，能够在对小样本 学习的基础上对其他样本进行快速、准确的拟合与预报，具有更好的泛化性能和精度， 目前已成为解决分类与回归问题的研究热点。水文预报通常采用的是回归支持向量机， 已有多项成功的应用。b r a y i 李探$ # 采用支持向量机进行水文预报的相关问题【5 8 1 。林剑艺、 卢敏等将支持向量机用于月径流预报 5 9 - 6 1 ，并与b p 神经网络进行了比较，表明支持向量 机的预报精度优于b p 神经网络。周秀平、廖杰等将支持向量机用于年与月的径流预报中， 表明该方法是优越的和可行的【6 2 都】。于国荣等建立了月径流的支持向量机混沌时间序列 非线性预报模型，并取得了较好的预报精度【5 1 1 。 组合预测方法 当前水文预报的发展趋势是多模型组合预报，即选取能代表流域特征的多个模型， 将它们在预报过程中互相嵌入或将它们的预报结果进行综合，这样可从多个角度模拟流 域状况，提高预报精度。s h a m s e l d i n 将五个水文预报模型在十一个流域进行预报应用， 采用三种不同的方法( 简单平均、加权平均和神经网络) 将各个预报结果进行组合，通 过比较得出组合后的预报结果明显好于利用单个水文模型得到的结果畔】。x i o n g 等采用 一阶t a k a g i s u g e n o 模糊推理系统进行各模型预报结果的组合【6 5 1 。s e e 等探讨了不同的 数据融合方法用于水文预报中的相关问题惭1 。c h o u 等建立了基于小波分析的卡尔曼滤 一6 一 大连理工大学博士学位论文 波多模型组合预报方法【6 7 1 。a j a m i 等比较了4 种不同的水文组合预报方法，并验证了组 合模型较单一模型的有效性1 6 8 。 综合分析理论方法 陈守煜教授提出的中长期水文预报的综合分析理论模式与方法，将水文成因分析、 统计分析、模糊集分析有机地结合起来。模式与方法中引入了预报因子权向量，符合水 文现象的实际情况，使模式的适应能力较强，可通过预报因子权向量的检验与调整，实 现对预报因子筛选有效性的信息反馈，便于建立与实际情况相符的有效的预报模式及预 报参量，为提高中长期水文预报的精度提供了一条值得探索的新途径1 3 0 】。 综上所述，中长期水文预报方法众多，已经得到了深入广泛的应用，对中长期水文 预报问题的解决起到了重要的作用。实际上，中长期水文预报是自然与技术科学领域内 的一项研究难题。就目前国内外的研究状况来看，由于其预见期较长，影响因素复杂， 学者们对中长期径流的形成机制揭示还不够，得到的预报结果精度较低，在实际中难以 有效地指导生产实践。因此，研究中长期水文预报仍是任重而道远的一个科学技术难题。 1 3 模糊近似推理方法研究现状及发展趋势 在近似推理中，较常用的方法有合成推理( c o m p o s i t i o n a lr u l eo f i r f f e r e n c e ，c r i ) 法【6 9 - 7 3 1 。由于c r i 法推理计算过程比较复杂，陈永义、陈图云提出简化的c r i 法，即特 征展开近似推理( c h a r a c t e r i s t i ce x p a n d i n gi n f e r e n c e ，c e i ) 法【7 5 j ；汪培庄等学者提出 了真值流推理方法( t r u t h v a l u e d f l o wi n f e r e n c e ，t v f i ) 1 7 6 】。然而c r i 法不仅仅是计算 过程比较复杂，且运算规则的语义并不十分明确，有时会得不出合理的结果。为了克服 c r i 法的不足，自2 0 世纪8 0 年代末以来，学者们提出了基于相似关系的近似推理方法 ( s i m i l a r i t y b a s e da p p r o x i m a t er e a s o n i n gm e t h o d ，s b a r ) 【7 2 - 7 3 ，7 7 - s 2 。与c r l 相比，s b a r 运算过程方便，推理结果符合实际。在s b a r 中，相似关系函数的定义非常重要，很多 学者就不同的相似关系函数定义，提出了多个近似推理方法1 8 3 1 。 现有的模糊推理方法虽然很多，但应用在水文中长期预报中的模糊推理方法基本上 是基于特征展开近似推理法【1 5 1 6 1 7 3 1 】的，尚未开展应用其他模糊推理方法对水文中长 期预报进行研究的工作。 1 4 可变模糊集理论及研究现状 在2 0 世纪8 0 年代以来近3 0 年的时间里，陈守煜教授一直从事水文水资源系统模糊 集分析、模糊集理论与应用的研究与教学工作，在研究中逐步创立了以相对隶属度、相 对隶属函数概念为基础的工程模糊集理论；建立直接模糊统计试验概念与方法，为模糊 集合的基石隶属度、隶属函数的稳定性论证提供了科学的直接模糊统计实验方法。 基于可变模糊集理论的径流预报方法研究 从理论与实验两方面提出了解决模糊集合论长期存在的难题科学、合理地确定隶属 度、隶属函数的有效途径；先后建立了模糊模式识别、模糊划分、模糊优选、模糊聚类 等模型，在水文水资源、工程、环境和社会等领域得到了广泛的应用【溯8 】：在工程模糊 集理论的基础上，建立了相对隶属度与相对隶属函数的动态可变概念与定义，建立了以 对立模糊集概念为基础的工程可变模糊集理论、模型与方法【1 9 之o ，8 9 1 ，为分析研究水文、 水资源系统中模糊现象、事物和概念的相对性和动态可变性提供了数学基础。 可变模糊集理论包含的内容较多，下面仅就本文涉及到的一些概念、定义和模型等 作一简要介绍。 1 4 1 对立模糊集概念与定义 陈守煜教授运用自然辩证法关于运动的矛盾原理，提出事物运动的源泉和动力就在 于矛盾双方的对立性和统一性，据此分别赋予矛盾双方的性质为4 和4 。，给出事物发生