不同流域的自回歸徑流預報效果對比
摘要：對未來月徑流的可靠預報對于水力發電計劃的制定和水資源調度管理具有重要的實際應用價值.由于相應預見期的氣象預報不可靠以及月徑流序列具有明顯的非線性和隨機性,導致已有模型的預報效果差異大,即使采用同一種模型,在不同流域的預報效果也顯著不同.本文選取了自回歸滑動平均（ARMA）模型、人工神經網絡（ANN）模型和支持向量回歸（SVR）模型這3種常見的徑流預報模型對3個研究區域的未來一個月的徑流進行預報,并用反映相對誤差的平均絕對百分誤差（MAPE）對預報效果進行了評估和對比分析.3個流域的預報效果對比分析表明預報效果與歷史徑流序列的變異系數CV以及一階自相關系數Rlag1有關.此外,各月的徑流預報的MAPE和該月歷史月徑流序列的CV以及Rlag1的絕對值｜Rlag1｜也顯著相關,用CV和｜Rlag1｜擬合MAPE的決定系數為0.80.3個流域的流域特性分析則表明預報效果的差異本質上是由流域特性差異造成的,可以通過計算歷史徑流序列的CV、｜Rlag1｜判斷是否適合運用數據驅動模型進行月徑流預報.
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