基于小波分析和NARX神经网络的永定河水位特征识别及预测分析

• 作者: 郁爽 窦鹏 孟庆义 王昊 王超
• 来源期刊: 北京水务
• 学科: 工学
• 关键词: 小波分析 水位变化 永定河 趋势分析 NARX神经网络
• 年，卷（期）: 2022,（1）
• 所属期刊栏目: 分析与研究
• 页码范围: 50-56
• 页数: 7页
• 分类号: TV123
• 语种: 中文
• DOI: 10.19671/j.1673-4637.2022.01.010

摘要

根据1981-2020年永定河北京段官厅水库、雁翅断面、三家店和卢沟桥等4个水位监测站点的长序列水文数据,采用线性趋势分析法和Morlet小波分析法分析永定河北京段水位变化特征和水位周期变化规律,并依据NARX神经网络模型对河道水位进行模拟预测.结果表明:(1)永定河北京段年平均水位在1981-2020年间整体呈下降趋势;(2)2019年永定河北京段实施的生态补水工程和降水量增多成为水位提升的主要原因;(3)永定河北京段年平均水位存在12～31年的主周期变化特征,其中心尺度为28年,同时在28年时间尺度存在第一主周期,在28年时间序列上水位呈枯-丰-枯-丰-枯趋势;(4)利用NARX神经网络构建预测模型预测永定河水位变化,年最小误差绝对值为0,年最大误差绝对值为0.002 1,其模拟预测精度较高,可应用于永定河水位预测并进行推广使用.