现代水文预报中应用模糊数学

针对洪水预报中单位线选择的不确定性问题，文献［13］利用模糊综合决策理论，提出一种对汇流单位线的选择进行多因素综合评判的方法，并以模糊综合评判指标作为选择单位线的依据，取得了令人满意的效果。

文献［14］依据水文要素的历史演变特征及历史演变法的预报思想，将待预报年成周期的前（m－1）年要素值作为特征指标（m 为周期年数）组成待识别样本，再把该周期贴近周期的前（m－1）年要素依赖为特征指标，组成c 个模糊模式（c 为贴近周期数），然后利用模糊模式识别模型识别出待识别样本对应的模糊模式。根据该模糊模式对应水文要素序列的演变趋势对下一个要素值进行预报，获得了成功。

文献［15］基于因果聚类和模式识别的模糊预测方法，将待预测时段的运行状况与历史上的运行模式相比较，根据“最大隶属原则”将待预测时段的运行状况归入某一运行模式，利用此模式的模糊数对预测量进行预测。

由于影响预报对象的预报因子多而复杂，而且预报因子与预报对象间的相关性一般不会很好，如果顾及众多预报因子的作用，会给建立预测模型带来一定困难。如何将众多预报因子进行综合合成，并在综合过程中有效提高合成指标与预报对象间的相关性，是需要研究的一个问题。文献［16］、文献［17］根据水文成因分析、模糊集分析，提出了考虑预报因子权重的一个综合指标。用该综合指标与预报对象建立了水文中长期预报的一个综合分析预测模式，取得了较好的效果。(www.xing528.com)

为了探讨河流天然径流的演变规律，文献［21］引入了模糊模式识别的理论和方法对流量序列进行研究，给出了基于模糊聚类的径流丰枯特性分析的方法；在对径流丰、中、枯聚类基础上提出了基于模糊模式识别的多维丰枯周期特性分析方法。以嘉陵江支流白龙江下游的三磊坝水文站多年月平均流量数据为例，得出了该站径流各年的丰枯特点、丰枯周期及相应的隶属度。

径流的形成是一个复杂的过程，难以用精确的数学模型进行描述。针对这种情况，文献［22］采用从定性到定量的综合集成方法，将专家群体、数据和各种信息与计算机结合起来，运用模糊联想记忆网络模型，把理论与人的经验结合起来进行研究，为应用结构性语言知识进行综合推理提供了一条有效的途径，使得在径流预报中模拟应用人的经验成为可能。