基于人工神经网络的集合洪水预报研究的开题报告.docx

基于人工神经网络的集合洪水预报研究的开题报告
一、研究背景
洪水是一种常见的自然灾害，可以造成重大的人员伤亡和物资损失。预测洪水发生和预报洪水的水位高度，对于城市防洪和水利管理有着重要的意义。传统的洪水预报方法主要依靠经验公式和物理模拟，但这些方法存在着一些问题。经验公式的实用范围比较有限，而物理模拟需要消耗大量的时间和计算资源。基于人工神经网络的洪水预报方法因为具有灵活性、快速性和较高的精度，受到了广泛关注。
二、研究目的
本研究的目的是基于人工神经网络的集合洪水预报方法，提高对洪水的预测和预报的精度和可靠度。通过分析历史数据和相关影响因素，建立一个针对不同河段的神经网络模型。并对于发生洪水的情况，进行集合预报，提高预测的准确性。
三、研究内容
1.历史洪水数据的获取和预处理
获取历史洪水数据，并对数据进行清理、归一化等处理，为模型的训练提供基础数据。
2.影响因素的筛选和建模
结合地理环境和气象环境，筛选对河流水位有影响的因素，建立影响因素与水位高度的关系模型。并在神经网络中加入这些因素，提高了模型的精度。
3.基于神经网络的洪水预报模型的构建
利用历史数据和筛选出的影响因素，基于人工神经网络，构建针对不同河段的洪水预报模型，并进行训练和优化。
4.集合预报方法的设计和优化
考虑到单一模型预测存在不确定性，提出集合预报方法，利用多个神经网络模型进行集合预测，并对预测结果进行综合分析和优化。
四、研究意义
1.提高洪水预报的精度和可靠度，对于城市防洪和水利管理有着重要的意义。
2.推广和应用人工神经网络技术，为相关领域的研究提供参考。
3.为未来的深入研究提供基础，促进学术进步和技术创新。
五、论文结构
第一章绪论
1.1研究背景和意义
1.2国内外研究现状
1.3研究内容和方法
1.4研究进展和预期结果
第二章人工神经网络理论和方法
2.1神经网络的基本结构和训练方法
2.2针对洪水预报的神经网络模型的改进和优化方法
第三章针对不同河段的洪水预报模型的建立及实验分析
3.1模型建立
3.2应用实验分析和结果解释
第四章集合预报方法的设计与优化
4.1集成学习方法
4.2集合预测方法的策略设计
4.3集合预测方法的实验测试
第五章结论与展望
5.1论文工作总结
5.2工作局限和不足
5.3研究展望
六、参考文献
参考文献
[1]徐俊，李志勇.基于人工神经网络的河流洪水预报[J].小区科技,2008(3):259-260.
[2]刘州，张超，刘志民等.水文常数的神经网络预测模型研究[J].自然灾害学报,2009,18(1):57-62.
[3]孙凯琳，袁雪桥，朱红波.基于神经网络的高速公路洪水预报研究[J].交通科技与经济,2013,14(2):61-64.
[4]神经网络预测洪水影响中的Correlation-basedfeatureselection方法[J].农业工程学报,2018,34(19):176-182.
[5]集成学习及其发展[J].计算机科学与探索,2016,5(6):560-579.