大渡河流域水位流量估计：神经网络驱动的精准模型与应用软件

本篇硕士论文主要探讨了在大渡河流域应用神经网络技术来改进水位流量关系的估计方法。在全球水文变化背景下，精确的水位流量估计对于水资源管理、水库调度、防洪及工程设计具有重要意义。作者选取了2007年至2010年的实测数据，面对数据中存在的空缺和异常问题，首先通过中心度量法进行了有效的数据清洗，确保模型的稳定性和准确性。 论文的核心工作包括以下几个方面： 1. 数据预处理：针对数据不完整和异常情况，采用了中心度量填充法，有效地填充了缺失值并剔除了异常值，这在实际应用中至关重要，因为异常值可能会对模型的训练结果产生误导。 2. 神经网络模型建立：论文构建了多种神经网络模型，如最小二乘流量估计模型、BP神经网络、RBF神经网络、Elman神经网络以及GA-Elman神经网络，特别是后者利用了人工神经网络的非线性、自适应和学习能力，显著提高了流量估计的精度。Elman神经网络模型在测试中的表现优于传统解析模型，其均方根误差下降了5.97%，且控制了所有点的绝对误差在180以内。 3. 优化模型：为进一步提升估计精度，结合了遗传算法（GA）、信息熵和层次聚类技术，创建了GA-Elman神经网络和基于信息熵的GA-Elman神经网络模型。这些优化模型在2007年至2009年的数据上训练，并在2010年的独立数据上验证，结果显示，基于信息熵的GA-Elman模型表现出最佳性能，均方根误差较经典模型降低18.23%。 4. 实用软件开发：论文的最终目标是将研究成果转化为实用工具。作者利用MATLAB和GUI技术开发了一套机器学习驱动的水位流量估计功能软件，不仅包括了上述各种模型，还实现了最小二乘等基本功能，为水文工作者提供了便利的工具，促进了水位流量估计的实时性和准确性。 本论文通过深入研究和实践，提出了一个有效且精确的水位流量估计框架，不仅提升了模型的预测能力，而且将理论研究与实际应用紧密结合，具有较高的实用价值和理论贡献。