丁海蛟，车文刚

(昆明理工大学信息工程与自动化学院，云南昆明 650500)



数据误差处理方法在洪水预报中的应用

丁海蛟，车文刚

(昆明理工大学信息工程与自动化学院，云南昆明 650500)

摘要洪水灾害会对我国的正常农业生产造成非常严重的影响，因此提出一种基于数据误差处理的洪水预报方法有重要意义。结合四川省自贡市某水文站实测的流量数据，应用LS-SVM智能算法建立了单输入单输出(流量—流量)洪水预报模型，并应用数据误差处理方法中改进的拉依达准则法(3σ)和肖维勒准则法(Chauvenet)来处理样本数据里存在的一些误差数据。实验结果表明，应用以上2种数据误差处理方法处理过后的LS-SVM预测模型可以满足洪水预报精度的要求。

关键词流量；LS-SVM；洪水预报；数据误差处理

到目前为止，洪水灾害是全世界范围内最具毁灭性的自然灾害，对正常的农业生产造成了十分严重的影响[1]。为了保障正常的农业生产、保持经济的平稳健康发展，防洪减灾工作是非常必要的。洪水预报在预防洪水和防洪预案的制定工作中一直发挥着非常重要的作用。笔者研究将数据误差处理方法结合LS-SVM智能算法[2]应用到河道的流量预报之中。

1洪水预报研究概况

洪水预报的方法有很多，比较著名的马斯金根洪水演算法就是McCarthy等于1938年对位于美国境内的马斯金根河进行了综合分析以及研究后提出的[3-4]，此方法提出之后就迅速地在全世界范围内获得了非常广泛的应用。……