【摘 要】
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采用水库水温数值模拟是开展水库水温分布和下泄水温预测的主要手段,受限于验证水库实测水温资料的缺乏会影响到预测结果的可靠性和合理性,结合同流域积累大量的水库水温观测数据,探索适用性强的水库水温预测模型可为准确评估水库水温影响提供重要技术支持。本文在分析黄河上游大型水库水温观测资料的基础上,应用统计模型、数值模拟和神经网络等相结合的技术方法,构建了基于神经网络的垂向水温分布预测模型,开展了模型验证、训
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采用水库水温数值模拟是开展水库水温分布和下泄水温预测的主要手段,受限于验证水库实测水温资料的缺乏会影响到预测结果的可靠性和合理性,结合同流域积累大量的水库水温观测数据,探索适用性强的水库水温预测模型可为准确评估水库水温影响提供重要技术支持。本文在分析黄河上游大型水库水温观测资料的基础上,应用统计模型、数值模拟和神经网络等相结合的技术方法,构建了基于神经网络的垂向水温分布预测模型,开展了模型验证、训练数据集扩充及模型适用性分析,并选取某拟建水库应用模型预测了水库分层期的垂向水温分布。取得的主要研究成果如下:（1）提出了基于神经网络的水库垂向水温分布的预测模型的构建思路。分析了水库垂向水温分布与其影响因素的响应关系,确定了模型输入变量包括入库水温、入库径流量/库容、取水口深度/水库水深及气温等;探讨了三种水库垂向水温分布的表征方法,分析表明Doseresp函数对研究区水库垂向水温分布的表征更为适用,模型输出变量设定为Doseresp函数计算式的特征参数。（2）建立了黄河上游水库水温分布的神经网络模型。为提高训练样本的覆盖范围及精细程度,利用龙羊峡水库观测数据及多组模拟数据建立了模型变量的训练样本集,开展了模型适用性研究,针对误差较大的两个年份的模拟结果,采用数据集拓展及降低拟合误差提高神经网络模型的预测精度。（3）通过模型数据集延伸预测了某拟建水库的垂向水温分布。同时采用数学模型及类比分析对该模型计算结果进行对比,结果表明基于数据集延伸的神经网络模型对于开展研究区的水库垂向水温分布预测有较好的适用性,预测结果可为评估研究区拟建水库的水温影响提供参考。
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