入库径流预报误差随机模型及其应用-豆柴文库

入库径流预报误差随机模型及其应用.docx

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入库径流预报误差随机模型及其应用标题：入库径流预报误差随机模型及其应用 Abstract Inthispaper,weproposeastochasticmodelforforecastingerrorsininflowrunoff.Themodelisbasedontheanalysisofhistoricaldataandincorporatesvariousinfluencingfactors.Weapplythismodeltoacasestudyanddemonstrateitseffectivenessinimprovinginflowrunoffforecasts.Thisresearchhasimportantimplicationsforimprovingwaterresourcesmanagementandfloodcontrol. 1.Introduction Inflowrunoffforecastingisacrucialtaskforwaterresourcesmanagementandfloodcontrol.Accuratepredictionsofinflowrunoffcanhelpineffectivedecision-makinginvariousindustriessuchashydropowergeneration,agriculture,andurbanplanning.However,duetotheinherentcomplexityofhydrologicalprocesses,itischallengingtoachieveaccurateforecasts.Onemajorsourceofuncertaintyininflowrunoffforecastingisthepredictionerrors. 2.SourcesofInflowRunoffForecastingErrors Inflowrunoffforecastingerrorscanarisefromvarioussources,includingmeasurementerrors,modelerrors,anduncertaintiesintheinputdata.Measurementerrorsrefertoinaccuraciesinthecollectionandrecordingofhydrologicaldata.Modelerrorsarisefromdeficienciesinthemodelsusedtosimulatehydrologicalprocesses.Uncertaintiesintheinputdatacanresultfromvariationsinmeteorologicalconditions,landusechanges,andotherfactors. 3.ProposedStochasticModelforForecastingErrors Toaccountfortheuncertaintiesininflowrunoffforecasting,weproposeastochasticmodelthatincorporatesvariousinfluencingfactors.Themodelisbasedontheanalysisofhistoricaldataandutilizesadvancedstatisticaltechniques.Ittakesintoconsiderationtheeffectsofmeasurementerrors,modelerrors,anduncertaintiesintheinputdata.Bycharacterizingtheseuncertaintieswithprobabilisticdistributions,themodelprovidesarealisticrepresentationoftheforecasterrors. 4.ApplicationoftheStochasticModel:ACaseStudy Todemonstratetheeffectivenessofthestochasticmodel,weapplyittoacasestudyinvolvingariverbasin.Wefirstcollecthistoricalinflowrunoffdatafromtheriverbasinandpreprocessthedatatoremoveoutliersanderrors.Wethenestimatetheparametersoftheprobabilisticdistribut

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