葠窩水庫降雨量灰色預(yù)測模型應(yīng)用分析

趙 瑩

(遼陽市水利工程建設(shè)技術(shù)審核中心，遼寧遼陽 111000)

葠窩水庫降雨量灰色預(yù)測模型應(yīng)用分析

趙 瑩

(遼陽市水利工程建設(shè)技術(shù)審核中心，遼寧遼陽 111000)

本文對葠窩水庫60年降雨數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，采用灰色新陳代謝預(yù)測模型對未來降雨量進(jìn)行了預(yù)測和檢驗(yàn)。結(jié)果顯示：灰色新陳代謝模型在葠窩水庫降雨預(yù)測中比傳統(tǒng)灰色模型預(yù)測結(jié)果更準(zhǔn)確，精度更高，可為葠窩水庫降雨量預(yù)測提供新方法。

葠窩水庫；降雨量；灰色預(yù)測模型

1 概 述

灰色預(yù)測模型［1-5］在使用降雨數(shù)據(jù)一次累加后進(jìn)行預(yù)測時，由于其單一指數(shù)特點(diǎn)，計(jì)算簡便，但對數(shù)據(jù)要求較高，使其在降雨領(lǐng)域中應(yīng)用較少?；疑玛惔x模型對數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化，在增加新數(shù)據(jù)的同時刪除舊數(shù)據(jù)，保持實(shí)時更新，可有效提高計(jì)算結(jié)果準(zhǔn)確性［5-10］，減少不確定因素對計(jì)算結(jié)果的擾動。

2 概 況

2.1 工程概況

葠窩水庫位于遼寧省遼陽市以東約40km處的太子河干流上，水庫控制流域面積6175km2，總庫容7.91億m3，設(shè)計(jì)洪水標(biāo)準(zhǔn)100年一遇，校核洪水標(biāo)準(zhǔn)10000年一遇。葠窩水庫是一座以防洪為主，兼顧灌溉、工業(yè)用水，并結(jié)合供水進(jìn)行發(fā)電等綜合利用的Ⅱ等大（2）型水利樞紐工程。

2.2 工程水文氣候概況

遼陽市的主要自然災(zāi)害是水災(zāi)，其降雨集中在7—8月，而且經(jīng)常有連續(xù)性大雨天氣，境內(nèi)危害較嚴(yán)重的是渾河和太子河。1995年，遼陽遭逢百年不遇的特大洪水災(zāi)害，自7月29日凌晨2時起沿河流域普降高強(qiáng)度大暴雨，全市平均降水量達(dá)124.30mm，北沙河出現(xiàn)1770 m3/s的洪峰流量，大大超過其809m3/s的抗洪能力，渾河水系發(fā)生自1888年以來最大洪水，黃臘坨水文站出現(xiàn)5770m3/s的洪峰流量，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出遼陽市區(qū)壩段2500m3/s的抗洪能力。

近幾年，暴雨對遼陽市人民生命構(gòu)成了巨大威脅，并造成了重大經(jīng)濟(jì)損失。葠窩水庫運(yùn)用科學(xué)方法，準(zhǔn)確對降雨、洪水情況進(jìn)行了預(yù)測，在防洪減災(zāi)中，發(fā)揮了重大防洪、調(diào)洪作用，有利保障了下游人民群眾生命財(cái)產(chǎn)安全，產(chǎn)生了巨大的經(jīng)濟(jì)效益和社會效益。

3 建模方法

3.1 灰色預(yù)測模型

設(shè)降雨量的原始數(shù)據(jù)序列為：

對數(shù)據(jù)進(jìn)行一次累加生成：

系數(shù)估計(jì)用最小二乘法求解出時間序列向量：

稱

還原：

3.2 新陳代謝

灰色新陳代謝模型在使用時，在將部分老數(shù)據(jù)去掉的同時，加入部分最新數(shù)據(jù)，保持?jǐn)?shù)據(jù)同步，再使用灰色模型進(jìn)行預(yù)測，能保證始終有最新數(shù)據(jù)加入，避免了灰色預(yù)測模型造成的后續(xù)預(yù)測結(jié)果的偏差性。

4 葠窩水庫預(yù)測模型應(yīng)用情況分析

4.1 灰色模型計(jì)算

根據(jù)葠窩水庫1951—2005年的降雨資料建模，對2006—2009年數(shù)據(jù)進(jìn)行分析后，得出的預(yù)測結(jié)果見表1。

表1 灰色模型預(yù)測值及誤差值

由表1可以看出，傳統(tǒng)的灰色模型得出的模擬值和實(shí)際值差距并不算太大，證明傳統(tǒng)的灰色模型在該地區(qū)有較高精度。

4.2 第1次新陳代謝

為了驗(yàn)證新陳代謝模型在該地區(qū)是否可用，進(jìn)行第1次新陳代謝，去掉1951年數(shù)據(jù)，加入2006年數(shù)據(jù)，得出的預(yù)測結(jié)果見表2。

第1次新陳代謝后，數(shù)據(jù)精度大幅度提升，2008年和2009年預(yù)測精度達(dá)到一級。

表2 灰色新陳代謝模型預(yù)測值及誤差值

4.3 第2次新陳代謝

為了驗(yàn)證方法的準(zhǔn)確性，再次進(jìn)行新陳代謝，去掉1952年數(shù)據(jù)，加入2007年數(shù)據(jù)，得出的預(yù)測結(jié)果見表3。

表3 灰色新陳代謝模型預(yù)測值及誤差值

第2次新陳代謝以后，我們可以看出，整體數(shù)據(jù)的預(yù)測結(jié)果精度已經(jīng)非常高，尤其是2008年和2009年，已經(jīng)達(dá)到個位數(shù)。

4.4 兩種模型對比分析

兩種模型對比結(jié)果見表4。

表4 灰色模型與新陳代謝模型預(yù)測結(jié)果對比

由表4可以看出，新陳代謝模型比灰色模型更加接近實(shí)際值。

5 結(jié) 語

本文通過建立灰色新陳代謝模型，應(yīng)用葠窩水庫近60年降雨數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證，得出如下結(jié)論：灰色新陳代謝模型具有灰色模型優(yōu)點(diǎn)，對樣本要求小，只需少量新數(shù)據(jù)即可預(yù)測，并且在新數(shù)據(jù)加入后，預(yù)測準(zhǔn)確性有較大提升；在對葠窩水庫降雨量預(yù)測中，結(jié)果準(zhǔn)確，精度達(dá)到一級，證明該方法適合該地區(qū)使用，值得借鑒。

［1］ 許曉艷，郭純一.基于灰色理論的渾河流域旱澇預(yù)測模型建立與應(yīng)用研究［J］.吉林水利，2010（5）：45-47.

［2］ 謝龍生.灰色預(yù)測模型在梅州旱澇年預(yù)測中的應(yīng)用［J］.廣東水利水電，2010（4）：34-36.

［3］ 崔杰，黨耀國.基于一類新的強(qiáng)化緩沖算子的GM（1，1）預(yù)測精度研究［J］.控制與決策，2009（1）：44-48.

［4］ 崔杰，黨耀國，劉思峰.基于新弱化算子的GM（1，1）建模精度分析［J］.系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐，2009（7）：132-138.

［5］ 王弘宇，馬放，楊開，等.灰色新陳代謝GM（1，1）模型在中長期城市需水量預(yù)測中的應(yīng)用研究［J］.武漢大學(xué)學(xué)報（工學(xué)版），2004（6）：31-34.

［6］ 曾小倩，周新志.基于新陳代謝無偏灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水質(zhì)預(yù)測模型［J］.水電能源科學(xué)，2012（2）：35-37.

［7］ 池自英，池彭軍.新陳代謝離散灰色預(yù)測MDGM（1，1）模型及其應(yīng)用［J］.數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識，2009（39）：26-30.

［8］ 黃松錢，王衛(wèi)民，曾聰，等.基于灰色新陳代謝GM（1，1）模型的中國水產(chǎn)品年總產(chǎn)量的預(yù)測［J］.中國農(nóng)學(xué)通報，2012（17）：126-131.

［9］ 李齊放.灰色理論在災(zāi)變預(yù)測中的應(yīng)用［J］.武漢水利電力大學(xué)（宜昌）學(xué)報，1997（3）：87-91.

［10］ Deng，J.L.Introduction to grey system theory［J］.The Journal of Grey System（UK），1989，1（1）：1-24.

Analysis on Application of Rainfall Grey Prediction Model for Shenwo Reservoir

ZHAO Ying
（Liaoyang Hydropower Engineering Construction Technical Review Center，Liaoyang 111000，China）

In this paper,the 60 years of rainfall data for Shenwo Reservoir is analyzed;prediction and inspection are conducted on future rainfall by adopting grey metabolic prediction model.Results show that:for Shenwo Reservoir rainfall prediction,the results and precisions predicted by using grey metabolic prediction model are more accurate and higher than that predicted by using traditional grey model;and a new method is provided for Shenwo Reservoir rainfall prediction.

Shenwo Reservoir;rainfall;grey prediction model

P338

B

1673-8241（2016）12-0068-03

10.16617/j.cnki.11-5543/TK.2016.12.017