粗糙集理论和Flex技术在中长期径流预报中的应用
水资源是支撑人类生存和社会持续发展的最基本的自然资源，中长期径流预报可以为水资源的保护、开发、管理提供重要参考。中长期径流预报是对预见期超过流域最大汇流时间的径流，基于一定的数学模型进行预测，其预测结果可以为制定水资源系统的中长期运行方案提供重要依据，并被广泛的应用于水库调度、水电站运行、防洪抗旱、水资源调配和航运管理等领域中。然而预见期较长，众多影响因素导致径流形成过程十分复杂，同时人类的生产活动不断深入，使得中长期径流预报结果的精度往往不高。
本文尝试将粗糙集理论引入到中长期径流预报的研究中，从历史径流资料中挖掘最有影响的因素，删除影响较小的因素，然后基于核心因素集，使用支持向量回归模型进行径流预测。同时基于Flex 技术，设计并开发了具有强大交互能力和丰富页面呈现能力的中长期径流预报系统，为相应的水电优化调度提供支持。本文的工作和研究成果主要体现在以下几个方面：
1）将粗糙集理论引入到中长期径流预报的研究中，并结合新疆伊犁河雅马渡站的年径流资料进行了建模与应用。使用基于类信息熵的算法进行条件属性离散，采用遗传算法对条件属性进行约简，获得与径流量相关的核心因素集。由于粗糙集理论无需提供问题所需处理的数据集合之外的任何附加信息，因此对中长期径流预报问题的不确定性描述和处理是比较客观的。同时使用粗糙集理论进行属性约简，消除冗余信息，使SVM的训练数据大大减少，提高了系统的运行速度。
2）由于粗糙集理论只能处理离散化数据，且抗干扰能力差，本文引入SVM 理论来获得径流预测值。将SVM 作为粗糙集预处理的后置系统，具有良好的容错和抗干扰能力。其中采用遗传算法和交叉验证来对SVM的相关参数进行寻优，摆脱了以往参数选择的盲目性和主观性，提高了预报精度。预报结果表明将粗糙集理论和SVM算法结合起来用于中长期径流预报，预测系统具有较好的泛化和抗干扰能力，并获得了良好的预报性能。
3）基于Flex 技术开发中长期径流预报系统，充分利用了其强大的组件库，以及灵活的自定义组件，构建了具有丰富图表交互能力的WEB 应用程序，具备良好的用户体验。采用Flex 技术开发的WEB 应用程序，彻底地实现了MVC 架构，把控制用户操作的逻辑从服务器端代码中完全分离出来，系统层次结构清晰。同时Flex 技术将数据与界面组件紧密联系起来，并采用异步方式与服务器进行通信，在数据传输过程中用户不需要中断操作来等待数据刷新。
4）在中长期径流预报系统的服务器端使用JNI 技术调用预报算法动态链接库文件。预报算法库文件是已有的旧模块，采用C++语言编写，这在一定程度上弥补了Java 语言在程序运行性能上的不足，提高了算法的运算速度，而且使用动态链接库封装算法，也在很大程度上保护了预报算法的知识产权，这样在保证系统功能实现的基础上，缩短了开发周期，降低了开发成本，保护了历史投资。
中长期径流预报;粗糙集;支持向量回归;数学模型;类信息熵;动态链接库;封装算法
华中科技大学
硕士
系统分析与集成
袁晓辉
2011
中文
P338.2;TP181
2012-04-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）