水文系统识别技术.ppt

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第八章 水文系统识别技术
水文系统识别的概念
水文系统识别的原理与方法
人工神经网络水文模型及应用



主要内容

水文系统识别应用
水文系统是地球大气圈环境内由相互作用和相互依赖的若干水文要素组成的具有水循环（演变和转换）功能的整体。
系统的特性可以从不同的方面加以分类，主要有线性与非线性、时变与非时变、集总参数与分散参数、确定性与不确定性等。
水文系统的概念
水文系统识别的概念
水文系统识别的概念与数学描述
水文系统识别是依据水文系统的输入～输出 和其他水文信息 ，在指定的水文模型集 中确定出一个具体的模型M，它在数学上与原型的实际观测数据和概念相符合，即
条件
（）
目标
（）
要求
（）
式中， 代表水文模型与原型间的误差向量；E代表水文过程模拟的目标函数； 代表度量误差“距离”的某种范数；D0代表水文模型的可行域。
水文系统识别的一般程序
水文系统识别的一般程序如下：
首先依据研究的问题（水文分析、预报，水库调度，水资源评价等），由水文学原理和系统方法确定模型类。
然后，选择适当的系统识别准则，利用可以观测到的原型信息（即水文资料）去估计模型中的未知部分，并作出必要的检验。
最后应用于实际或反馈作再次改进。
水文模型类
按照不同的研究方法和途径，水文模型类可以划分为两大类，即系统理论模型和概念性流域水文模型。
系统理论模型主要涉及到建立系统输入～输出关系的数学模型，它通常用描述水文过程的泛函或算子方程来表示。
概念性流域水文模型将流域内的结构设想为有水文逻辑关系的元素排列，其中各元素有一定的物理概念（或经验关系），再根据一定的原理（如水量平衡原理）来建立起来的水文模型。
水文系统识别的分类
01
完全识别和部分识别
02
按系统识别的程度，可以分为“完全识别”和“部分识别”。若水文系统建模既有结构识别又有参数估计，称为“完全识别”。例如，系统理论模型的确定等。若系统结构验前作了设定，仅有参数估计，即为“部分识别”。例如，概念性降雨径流模型的确定等。
03
确定性识别和不确定性识别
按识别系统的性质，可分为“确定性识别”和“不确定性识别”。“确定性识别”，就是系统的输入和输出关系完全对应，系统的动态变化过程仅取决于初始条件、边界条件和系统输入，即系统输入、输出以及系统结构和变化过程都是确定的。反之，则为“不确定性识别”。
1
2
1
显示模型识别和隐式模型识别
2
按照系统识别所建模型的数学结构形式，可以区分为“显式模型识别”和“隐式模型识别”。显式是“显结构”的简称。
3
如果模型的输出相对于待定系数是线性的，称为“显示”关系；如果模型输出相对于待定系数是非线性的，则称为“隐式”关系。