一种资料短缺情形下的二次耦合月径流预报方法

摘要

本发明公开了一种资料短缺情形下的二次耦合月径流预报方法，耦合模型结构参数少、结构简单，计算过程中不受水文资料的计算长度、地形和气象数据精度要求限制，通过GRNN模型与其他物理模型进行模型耦合确保模型系统对真实水文过程模拟的真实性，有效避免了大量使用经验公式和设定参数而带来的误差；对传统时间序列ARMA模型进行改进，提出将季节性ARMA模型应用于水文数据序列的延长技术；利用季节性ARMA模型延长后的月径流数据与耦合模型进行数据耦合，确定耦合模型的结构及参数，使二次耦合后得到的耦合式GRNN模型在水文资料相对短缺的流域也能确保径流模拟的精确度，对历史水文数据的依赖性低，有效保证耦合模型系统的实用性和适用性。