水庫(kù)流域徑流預(yù)報(bào)方法及系統(tǒng)技術(shù)方案

本發(fā)明專(zhuān)利技術(shù)涉及水文預(yù)報(bào)技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種水庫(kù)流域徑流預(yù)報(bào)方法及系統(tǒng)，以提升水庫(kù)流域徑流預(yù)報(bào)精度。本發(fā)明專(zhuān)利技術(shù)公開(kāi)的預(yù)報(bào)方法包括：第一步、基于熵理論計(jì)算至少兩個(gè)預(yù)報(bào)模型相對(duì)應(yīng)歷史徑流預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)的各精度評(píng)價(jià)指標(biāo)的歷史熵權(quán)；第二步、基于熵理論計(jì)算各預(yù)報(bào)模型相對(duì)應(yīng)當(dāng)前場(chǎng)次的預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)的各精度評(píng)價(jià)指標(biāo)的當(dāng)前熵權(quán)；第三步、將各維精度評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)應(yīng)的歷史熵權(quán)與當(dāng)前熵權(quán)進(jìn)行結(jié)合，得到各所述預(yù)報(bào)模型的熵權(quán)加權(quán)值，進(jìn)而計(jì)算得出各所述預(yù)報(bào)模型的校正權(quán)重；第四步、根據(jù)各所述預(yù)報(bào)模型的校正權(quán)重采用算術(shù)加權(quán)平均法計(jì)算得出由各所述預(yù)報(bào)模型組合的水庫(kù)流域徑流預(yù)報(bào)結(jié)果。本發(fā)明專(zhuān)利技術(shù)可綜合利用多個(gè)模型預(yù)報(bào)性能優(yōu)勢(shì)，有效提高水庫(kù)流域徑流預(yù)報(bào)精度。

Method and system for predicting runoff in Reservoir Basin

The invention relates to the technical field of hydrological forecasting, and discloses a method and a system for predicting runoff in a reservoir basin, so as to improve the accuracy of runoff prediction of a reservoir basin. The invention discloses a forecasting method including: at least two prediction model of the relative entropy of each historical runoff forecast accuracy evaluation index of historical data to calculate the first step, based on entropy theory; entropy theory to calculate the prediction model of relative entropy of each should be the accuracy evaluation index forecast data based on the time before the second step, third; step, the dimension precision history entropy evaluation indicators are combined with the current entropy, the entropy weighted by each of the forecasting model of the value, and then calculated the prediction model of the correction weight; the fourth step, according to the weight correction prediction model using the weighted arithmetic average method to calculate the runoff forecast results the combination of reservoir prediction model of each of the. The invention can comprehensively utilize the advantages of a plurality of models to predict the performance, and effectively improve the accuracy of the runoff prediction of the reservoir basin.

【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
水庫(kù)流域徑流預(yù)報(bào)方法及系統(tǒng)
本專(zhuān)利技術(shù)涉及水文預(yù)報(bào)
，尤其涉及一種水庫(kù)流域徑流預(yù)報(bào)方法及系統(tǒng)。
技術(shù)介紹
近年來(lái)，隨著全球氣候的變化，暴雨洪水等極端氣候事件頻發(fā)，開(kāi)展水庫(kù)優(yōu)化調(diào)度是實(shí)現(xiàn)洪水資源化利用，有效提升水庫(kù)的防洪、發(fā)電等綜合效益的重要手段。開(kāi)展水庫(kù)優(yōu)化調(diào)度必須要以準(zhǔn)確的水庫(kù)流域徑流預(yù)報(bào)作為支撐，現(xiàn)有的徑流預(yù)報(bào)模型由于對(duì)水庫(kù)流域的產(chǎn)匯流特性進(jìn)行概化處理，難以準(zhǔn)確刻畫(huà)不同類(lèi)型的流域產(chǎn)匯流過(guò)程，而不同的徑流預(yù)報(bào)模型由于概化處理側(cè)重不同，針對(duì)各種類(lèi)型的徑流過(guò)程預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率不盡相同。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
本專(zhuān)利技術(shù)目的在于公開(kāi)一種水庫(kù)流域徑流預(yù)報(bào)方法及系統(tǒng)，以提升水庫(kù)流域徑流預(yù)報(bào)精度。為實(shí)現(xiàn)上述目的，本專(zhuān)利技術(shù)公開(kāi)了一種水庫(kù)流域徑流預(yù)報(bào)方法，包括：第一步、獲取至少兩個(gè)預(yù)報(bào)模型面向同一事件的歷史徑流預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)，以同一標(biāo)準(zhǔn)計(jì)算各所述預(yù)報(bào)模型相對(duì)應(yīng)歷史徑流預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)的各維精度評(píng)價(jià)指標(biāo)，并基于熵理論計(jì)算各所述預(yù)報(bào)模型相對(duì)應(yīng)歷史徑流預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)的各精度評(píng)價(jià)指標(biāo)的歷史熵權(quán)；第二步、獲取各所述預(yù)報(bào)模型面向當(dāng)前場(chǎng)次的預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)，以與第一步相同的方法計(jì)算各所述預(yù)報(bào)模型相對(duì)應(yīng)當(dāng)前場(chǎng)次的預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)的各維精度評(píng)價(jià)指標(biāo)，并基于熵理論計(jì)算各所述預(yù)報(bào)模型相對(duì)應(yīng)當(dāng)前場(chǎng)次的預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)的各精度評(píng)價(jià)指標(biāo)的當(dāng)前熵權(quán)；第三步、將各維精度評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)應(yīng)的歷史熵權(quán)與當(dāng)前熵權(quán)進(jìn)行結(jié)合，得到各所述預(yù)報(bào)模型的熵權(quán)加權(quán)值，進(jìn)而計(jì)算得出各所述預(yù)報(bào)模型的校正權(quán)重；第四步、根據(jù)各所述預(yù)報(bào)模型的校正權(quán)重采用算術(shù)加權(quán)平均法計(jì)算得出由各所述預(yù)報(bào)模型組合的水庫(kù)流域徑流預(yù)報(bào)結(jié)果。為實(shí)現(xiàn)上述目的，本專(zhuān)利技術(shù)還公開(kāi)一種水庫(kù)流域徑流預(yù)報(bào)系統(tǒng)，包括：第一模塊、用于獲取至少兩個(gè)預(yù)報(bào)模型面向同一事件的歷史徑流預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)，以同一標(biāo)準(zhǔn)計(jì)算各所述預(yù)報(bào)模型相對(duì)應(yīng)歷史徑流預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)的各維精度評(píng)價(jià)指標(biāo)，并基于熵理論計(jì)算各所述預(yù)報(bào)模型相對(duì)應(yīng)歷史徑流預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)的各精度評(píng)價(jià)指標(biāo)的歷史熵權(quán)；第二模塊、用于獲取各所述預(yù)報(bào)模型面向當(dāng)前場(chǎng)次的預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)，以與第一模塊相同的方法計(jì)算各所述預(yù)報(bào)模型相對(duì)應(yīng)當(dāng)前場(chǎng)次的預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)的各維精度評(píng)價(jià)指標(biāo)，并基于熵理論計(jì)算各所述預(yù)報(bào)模型相對(duì)應(yīng)當(dāng)前場(chǎng)次的預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)的各精度評(píng)價(jià)指標(biāo)的當(dāng)前熵權(quán)；第三模塊、用于將各維精度評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)應(yīng)的歷史熵權(quán)與當(dāng)前熵權(quán)進(jìn)行結(jié)合，得到各所述預(yù)報(bào)模型的熵權(quán)加權(quán)值，進(jìn)而計(jì)算得出各所述預(yù)報(bào)模型的校正權(quán)重；第四模塊、用于根據(jù)各所述預(yù)報(bào)模型的校正權(quán)重采用算術(shù)加權(quán)平均法計(jì)算得出由各所述預(yù)報(bào)模型組合的水庫(kù)流域徑流預(yù)報(bào)結(jié)果。基于本專(zhuān)利技術(shù)的水庫(kù)流域徑流預(yù)報(bào)方法及系統(tǒng)，可選的，上述基于熵理論計(jì)算各所述預(yù)報(bào)模型相對(duì)應(yīng)歷史徑流預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)的各精度評(píng)價(jià)指標(biāo)的歷史熵權(quán)包括：構(gòu)建由各所述預(yù)報(bào)模型的精度評(píng)價(jià)指標(biāo)組成的相對(duì)應(yīng)歷史徑流預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)的精度指標(biāo)矩陣一，在將所述精度指標(biāo)矩陣一進(jìn)行歸一化處理后，計(jì)算針對(duì)歷史徑流預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)的第i個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵值EHi，然后根據(jù)公式：計(jì)算得出針對(duì)歷史徑流預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)的第i個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵權(quán)WHi；同理，上述基于熵理論計(jì)算各所述預(yù)報(bào)模型相對(duì)應(yīng)當(dāng)前場(chǎng)次的預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)的各精度評(píng)價(jià)指標(biāo)的當(dāng)前熵權(quán)包括：構(gòu)建由各所述預(yù)報(bào)模型的精度評(píng)價(jià)指標(biāo)組成的相對(duì)應(yīng)當(dāng)前場(chǎng)次的預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)的精度指標(biāo)矩陣二，在將所述精度指標(biāo)矩陣二進(jìn)行歸一化處理后，計(jì)算針對(duì)當(dāng)前場(chǎng)次的預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)的第i個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵值EQi，然后根據(jù)公式：計(jì)算得出針對(duì)當(dāng)前場(chǎng)次的預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)的第i個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵權(quán)WQi；其中，i＝1,2,...,n，n為選擇的精度評(píng)價(jià)指標(biāo)個(gè)數(shù)。可選的，上述各所述預(yù)報(bào)模型的熵權(quán)加權(quán)值的計(jì)算公式如下：其中，hij為歸一化后的精度指標(biāo)矩陣一，qij為歸一化后的精度指標(biāo)矩陣二；j＝1,2,...,m，m為徑流預(yù)報(bào)模型個(gè)數(shù)。可選的，上述各所述預(yù)報(bào)模型的校正權(quán)重Rj的計(jì)算方式如下：綜上，本專(zhuān)利技術(shù)具有以下有益效果：1)、原理清晰，操作方便，具有很高的實(shí)用價(jià)值。2)、基于熵權(quán)法對(duì)多種預(yù)報(bào)模型的預(yù)報(bào)結(jié)果進(jìn)行了組合校正，并對(duì)歷史徑流預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)和當(dāng)前場(chǎng)次的預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)也進(jìn)行了組合校正，可綜合利用多個(gè)模型預(yù)報(bào)性能優(yōu)勢(shì)，挖掘不同預(yù)報(bào)模型的預(yù)報(bào)性能，有效提高水庫(kù)流域徑流預(yù)報(bào)精度，進(jìn)而為水庫(kù)開(kāi)展優(yōu)化調(diào)度提供必要的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。下面將參照附圖，對(duì)本專(zhuān)利技術(shù)作進(jìn)一步詳細(xì)的說(shuō)明。附圖說(shuō)明構(gòu)成本申請(qǐng)的一部分的附圖用來(lái)提供對(duì)本專(zhuān)利技術(shù)的進(jìn)一步理解，本專(zhuān)利技術(shù)的示意性實(shí)施例及其說(shuō)明用于解釋本專(zhuān)利技術(shù)，并不構(gòu)成對(duì)本專(zhuān)利技術(shù)的不當(dāng)限定。在附圖中：圖1是本專(zhuān)利技術(shù)實(shí)施例公開(kāi)的水庫(kù)流域徑流預(yù)報(bào)方法流程圖。具體實(shí)施方式以下結(jié)合附圖對(duì)本專(zhuān)利技術(shù)的實(shí)施例進(jìn)行詳細(xì)說(shuō)明，但是本專(zhuān)利技術(shù)可以由權(quán)利要求限定和覆蓋的多種不同方式實(shí)施。實(shí)施例1本實(shí)施例公開(kāi)一種水庫(kù)流域徑流預(yù)報(bào)方法，如圖1所示，包括：第一步、獲取至少兩個(gè)預(yù)報(bào)模型面向同一事件的歷史徑流預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)，以同一標(biāo)準(zhǔn)計(jì)算各所述預(yù)報(bào)模型相對(duì)應(yīng)歷史徑流預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)的各維精度評(píng)價(jià)指標(biāo)，并基于熵理論計(jì)算各所述預(yù)報(bào)模型相對(duì)應(yīng)歷史徑流預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)的各精度評(píng)價(jià)指標(biāo)的歷史熵權(quán)。可選的，該步驟中，基于熵理論計(jì)算各所述預(yù)報(bào)模型相對(duì)應(yīng)歷史徑流預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)的各精度評(píng)價(jià)指標(biāo)的歷史熵權(quán)包括：構(gòu)建由各所述預(yù)報(bào)模型的精度評(píng)價(jià)指標(biāo)組成的相對(duì)應(yīng)歷史徑流預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)的精度指標(biāo)矩陣一，在將所述精度指標(biāo)矩陣一進(jìn)行歸一化處理后，計(jì)算針對(duì)歷史徑流預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)的第i個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵值EHi，然后根據(jù)公式：計(jì)算得出針對(duì)歷史徑流預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)的第i個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵權(quán)WHi。第二步、獲取各所述預(yù)報(bào)模型面向當(dāng)前場(chǎng)次的預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)，以與第一步相同的方法計(jì)算各所述預(yù)報(bào)模型相對(duì)應(yīng)當(dāng)前場(chǎng)次的預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)的各維精度評(píng)價(jià)指標(biāo)，并基于熵理論計(jì)算各所述預(yù)報(bào)模型相對(duì)應(yīng)當(dāng)前場(chǎng)次的預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)的各精度評(píng)價(jià)指標(biāo)的當(dāng)前熵權(quán)。可選的，該步驟中，基于熵理論計(jì)算各所述預(yù)報(bào)模型相對(duì)應(yīng)當(dāng)前場(chǎng)次的預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)的各精度評(píng)價(jià)指標(biāo)的當(dāng)前熵權(quán)包括：構(gòu)建由各所述預(yù)報(bào)模型的精度評(píng)價(jià)指標(biāo)組成的相對(duì)應(yīng)當(dāng)前場(chǎng)次的預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)的精度指標(biāo)矩陣二，在將所述精度指標(biāo)矩陣二進(jìn)行歸一化處理后，計(jì)算針對(duì)當(dāng)前場(chǎng)次的預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)的第i個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵值EQi，然后根據(jù)公式：計(jì)算得出針對(duì)當(dāng)前場(chǎng)次的預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)的第i個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵權(quán)WQi；其中，i＝1,2,...,n，n為選擇的精度評(píng)價(jià)指標(biāo)個(gè)數(shù)。值得說(shuō)明的是，本實(shí)施例中歷史的精度評(píng)價(jià)是指歷史很多年的數(shù)據(jù)的精度評(píng)價(jià)；當(dāng)前場(chǎng)次的精度評(píng)價(jià)是指當(dāng)前洪水過(guò)程前幾天的精度評(píng)價(jià)，如6月1日起有一場(chǎng)洪水，那么到了6月5日時(shí)，就計(jì)算6月1日-6月5日的預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)的精度指標(biāo)。第三步、將各維精度評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)應(yīng)的歷史熵權(quán)與當(dāng)前熵權(quán)進(jìn)行結(jié)合，得到各所述預(yù)報(bào)模型的熵權(quán)加權(quán)值，進(jìn)而計(jì)算得出各所述預(yù)報(bào)模型的校正權(quán)重。可選的，各所述預(yù)報(bào)模型的熵權(quán)加權(quán)值Sj的計(jì)算公式如下：其中，hij為歸一化后的精度指標(biāo)矩陣一，qij為歸一化后的精度指標(biāo)矩陣二；j＝1,2,...,m，m為徑流預(yù)報(bào)模型個(gè)數(shù)。可選的，各所述預(yù)報(bào)模型的校正權(quán)重Rj的計(jì)算方式如下：第四步、根據(jù)各所述預(yù)報(bào)模型的校正權(quán)重采用算術(shù)加權(quán)平均法計(jì)算得出由各所述預(yù)報(bào)模型組合的水庫(kù)流域徑流預(yù)報(bào)結(jié)果。為便于本領(lǐng)域技術(shù)人員充分理解本實(shí)施例的技術(shù)實(shí)施，下面針對(duì)具體量化的預(yù)報(bào)模型和精度評(píng)價(jià)指標(biāo)做進(jìn)一步說(shuō)明，具體包括下述的步驟(1)至步驟(8)：步驟(1)、獲取某水庫(kù)流域3種徑流預(yù)報(bào)模型面向同一事件的歷史徑流預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)以及當(dāng)前場(chǎng)次洪水預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)。步驟(2)、選取徑流預(yù)報(bào)確定性系數(shù)、均方根誤差、洪水總量相對(duì)誤差、洪峰流量相對(duì)誤差等4個(gè)精度評(píng)價(jià)指標(biāo)(相關(guān)各指標(biāo)的為本本文檔來(lái)自技高網(wǎng)...

【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
一種水庫(kù)流域徑流預(yù)報(bào)方法，其特征在于，包括：第一步、獲取至少兩個(gè)預(yù)報(bào)模型面向同一事件的歷史徑流預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)，以同一標(biāo)準(zhǔn)計(jì)算各所述預(yù)報(bào)模型相對(duì)應(yīng)歷史徑流預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)的各維精度評(píng)價(jià)指標(biāo)，并基于熵理論計(jì)算各所述預(yù)報(bào)模型相對(duì)應(yīng)歷史徑流預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)的各精度評(píng)價(jià)指標(biāo)的歷史熵權(quán)；第二步、獲取各所述預(yù)報(bào)模型面向當(dāng)前場(chǎng)次的預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)，以與第一步相同的方法計(jì)算各所述預(yù)報(bào)模型相對(duì)應(yīng)當(dāng)前場(chǎng)次的預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)的各維精度評(píng)價(jià)指標(biāo)，并基于熵理論計(jì)算各所述預(yù)報(bào)模型相對(duì)應(yīng)當(dāng)前場(chǎng)次的預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)的各精度評(píng)價(jià)指標(biāo)的當(dāng)前熵權(quán)；第三步、將各維精度評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)應(yīng)的歷史熵權(quán)與當(dāng)前熵權(quán)進(jìn)行結(jié)合，得到各所述預(yù)報(bào)模型的熵權(quán)加權(quán)值，進(jìn)而計(jì)算得出各所述預(yù)報(bào)模型的校正權(quán)重；第四步、根據(jù)各所述預(yù)報(bào)模型的校正權(quán)重采用算術(shù)加權(quán)平均法計(jì)算得出由各所述預(yù)報(bào)模型組合的水庫(kù)流域徑流預(yù)報(bào)結(jié)果。

【技術(shù)特征摘要】
1.一種水庫(kù)流域徑流預(yù)報(bào)方法，其特征在于，包括：第一步、獲取至少兩個(gè)預(yù)報(bào)模型面向同一事件的歷史徑流預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)，以同一標(biāo)準(zhǔn)計(jì)算各所述預(yù)報(bào)模型相對(duì)應(yīng)歷史徑流預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)的各維精度評(píng)價(jià)指標(biāo)，并基于熵理論計(jì)算各所述預(yù)報(bào)模型相對(duì)應(yīng)歷史徑流預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)的各精度評(píng)價(jià)指標(biāo)的歷史熵權(quán)；第二步、獲取各所述預(yù)報(bào)模型面向當(dāng)前場(chǎng)次的預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)，以與第一步相同的方法計(jì)算各所述預(yù)報(bào)模型相對(duì)應(yīng)當(dāng)前場(chǎng)次的預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)的各維精度評(píng)價(jià)指標(biāo)，并基于熵理論計(jì)算各所述預(yù)報(bào)模型相對(duì)應(yīng)當(dāng)前場(chǎng)次的預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)的各精度評(píng)價(jià)指標(biāo)的當(dāng)前熵權(quán)；第三步、將各維精度評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)應(yīng)的歷史熵權(quán)與當(dāng)前熵權(quán)進(jìn)行結(jié)合，得到各所述預(yù)報(bào)模型的熵權(quán)加權(quán)值，進(jìn)而計(jì)算得出各所述預(yù)報(bào)模型的校正權(quán)重；第四步、根據(jù)各所述預(yù)報(bào)模型的校正權(quán)重采用算術(shù)加權(quán)平均法計(jì)算得出由各所述預(yù)報(bào)模型組合的水庫(kù)流域徑流預(yù)報(bào)結(jié)果。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的水庫(kù)流域徑流預(yù)報(bào)方法，其特征在于，所述第一步中基于熵理論計(jì)算各所述預(yù)報(bào)模型相對(duì)應(yīng)歷史徑流預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)的各精度評(píng)價(jià)指標(biāo)的歷史熵權(quán)包括：構(gòu)建由各所述預(yù)報(bào)模型的精度評(píng)價(jià)指標(biāo)組成的相對(duì)應(yīng)歷史徑流預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)的精度指標(biāo)矩陣一，在將所述精度指標(biāo)矩陣一進(jìn)行歸一化處理后，計(jì)算針對(duì)歷史徑流預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)的第i個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵值EHi，然后根據(jù)公式：計(jì)算得出針對(duì)歷史徑流預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)的第i個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵權(quán)WHi；同理，所述第二步中基于熵理論計(jì)算各所述預(yù)報(bào)模型相對(duì)應(yīng)當(dāng)前場(chǎng)次的預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)的各精度評(píng)價(jià)指標(biāo)的當(dāng)前熵權(quán)包括：構(gòu)建由各所述預(yù)報(bào)模型的精度評(píng)價(jià)指標(biāo)組成的相對(duì)應(yīng)當(dāng)前場(chǎng)次的預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)的精度指標(biāo)矩陣二，在將所述精度指標(biāo)矩陣二進(jìn)行歸一化處理后，計(jì)算針對(duì)當(dāng)前場(chǎng)次的預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)的第i個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵值EQi，然后根據(jù)公式：計(jì)算得出針對(duì)當(dāng)前場(chǎng)次的預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)的第i個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵權(quán)WQi；其中，i＝1,2,...,n，n為選擇的精度評(píng)價(jià)指標(biāo)個(gè)數(shù)。3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的水庫(kù)流域徑流預(yù)報(bào)方法，其特征在于，所述第三步中各所述預(yù)報(bào)模型的熵權(quán)加權(quán)值Sj的計(jì)算公式如下：其中，hij為歸一化后的精度指標(biāo)矩陣一，qij為歸一化后的精度指標(biāo)矩陣二；j＝1,2,...,m，m為徑流預(yù)報(bào)模型個(gè)數(shù)。4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的水庫(kù)流域徑流預(yù)報(bào)方法，其特征在于，所述第三步中各所述預(yù)報(bào)模型的校正權(quán)重Rj的計(jì)算方式如下：5.一種水庫(kù)流域...

【專(zhuān)利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：陸佳政，郭俊，熊蔚立，蔣正龍，李波，
申請(qǐng)(專(zhuān)利權(quán))人：國(guó)網(wǎng)湖南省電力公司，國(guó)網(wǎng)湖南省電力公司防災(zāi)減災(zāi)中心，國(guó)家電網(wǎng)公司，
類(lèi)型：發(fā)明
國(guó)別省市：湖南,43