【摘 要】
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随着互联网信息技术的飞速发展,水利行业也在向着“智慧水利”的目标前进,径流预测作为传统水文计算的一部分,走上信息化之路是必然的,但是目前的径流预测系统存在着难以更新和添加新模型的问题,使得学科最新的研究成果难以应用到实践中,学术研究难以解决实际生产问题。因此,设计并开发出一个拓展性强、灵活性高的径流预测系统,对降低预测工作人员的学习成本、提高径流预测的效率和准确性,服务于实际径流预测作业的意义甚大
【基金项目】
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国家重点研发计划课题（编号:2016YFC0401409）； 陕西省水利科技计划项目（编号:2018slkj-4）； 国家自然科学基金项目（编号:51709222）；
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随着互联网信息技术的飞速发展,水利行业也在向着“智慧水利”的目标前进,径流预测作为传统水文计算的一部分,走上信息化之路是必然的,但是目前的径流预测系统存在着难以更新和添加新模型的问题,使得学科最新的研究成果难以应用到实践中,学术研究难以解决实际生产问题。因此,设计并开发出一个拓展性强、灵活性高的径流预测系统,对降低预测工作人员的学习成本、提高径流预测的效率和准确性,服务于实际径流预测作业的意义甚大。本论文以陕西省为研究对象,在传统径流预测系统的基础上,提出了基于微服务的径流预测系统架构,结合目前径流预测广泛应用的分解算法和模型,设计并开发了中长期径流预测系统。论文的主要工作内容如下:（1）调查目前径流预测系统的技术现状,针对目前径流预测系统拓展性弱灵活性低的特点,从高可用、可拓展、安全性、数据持久化和计算性能五个方面考虑,提出了结合Java和Python两种语言微服务模式的径流预测系统架构。以渭河干流的中长期径流预测为例,对径流预测的技术体系进行研究,包括:前期数据预处理、探索性数据挖掘、预测模型构建、模型参数优化和模拟结果对比分析五个阶段,依据各阶段不同的需求对系统的功能进行设计。（2）对预处理后的数据采用经验模态分解（EMD）、集合经验模态分解（EEMD）、时间序列分解、变分模态分解（VMD）和奇异谱分析（SSA）来挖掘水文气象数据的内在特性,构建Prophet、长短记忆神经网络（LSTM）、多元回归（MLR）、随机森林回归（RFR）、梯度提升回归（GBR）和支持向量回归（SVR）模型应用于咸阳站进行中长期径流预测,并以多种评价指标对径流预测结果进行综合评价,结果表明:1)通过SSA、VMD和EEMD分解算法对数据进行处理,预测结果精度显著提升,各组合模型的验证期NSE指标均在0.65以上;2)多种组合模型中,SSA-SVR和SSA-LSTM模型的预测精度较高,SSA-SVR模型验证期的NSE、MAE、MAPE和RMSE指标分别为0.92、16.8、1.64和47.95;SSA-LSTM模型验证期的指标分别为0.90、24.3、3.96和52.4。（3）基于径流预测系统的架构,依据径流预测技术体系进行功能设计,并开发中长期径流预测系统,以陕西省主要江河的径流预测业务为实例应用验证系统各功能模块。结果表明:系统数据处理分析功能完善,能够将任意一种数据挖掘算法和径流预测模型相结合进行径流预测,且系统在扩展性和灵活性方面能满足设计需求。
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