基于混沌理论的自适应模糊推理网络系统在径流时间序列预测中的应用

基于混沌理论的自适应模糊推理网络系统在径流时间序列预测中的应用随着城市化进程的加速和气候变暖的影响，径流预测成为了水文学研究中一个重要的问题。径流是指自然界中的各种水文环境中，土壤、岩石、河道、湖泊、

基于混沌理论的自适应模糊推理网络系统在径流时间 序列预测中的应用 随着城市化进程的加速和气候变暖的影响，径流预测成为了水文学 研究中一个重要的问题。径流是指自然界中的各种水文环境中，土壤、 岩石、河道、湖泊、城市街道及建筑物等表面、地下和空气中的水分， 随着地球自转和太阳的辐射，受到水循环的驱动，不断地向地表和海洋 输送的过程。由于基于经验数据的径流预测存在着精度不高、易受自然 和人为因素的干扰等问题，因而越来越多的研究者开始尝试应用基于混 沌理论的自适应模糊推理网络系统来进行径流预测。 混沌理论来源于20世纪60年代的数学研究，是描述显著的非线性 动力系统的一种数学理论。混沌理论对于复杂非线性系统表现出非常明 显的特征，如灵敏度依赖性、迭代轨迹的重复不规则性、逐步发散等， 因此成为近年来研究径流预测的重要工具。本文将分别从混沌理论以及 自适应模糊推理网络的角度，详细介绍其在径流预测中的应用。 一、混沌理论在径流预测中的应用 为了更好地理解混沌理论在径流预测中的应用，首先需要了解什么 是混沌。混沌是一种动态过程，是系统行为的指数敏感性依赖于初始条 件的现象。这种过程可以由鸟瞰三维图形来表示，称为遍历图或者吸引 子，吸引子是一种吸附在某一区域内的重要的混沌空间特征。在径流预 测中，混沌理论常常用于构建回归模型。 对于一条河流的径流预测，可以分为两个步骤进行，第一步是确定 径流的周期S，第二步是确定观测点的均值μ和均方差σ。对于周期的确 定，一般可以利用计算机程序来实现，因为基于混沌理论的预测模型是 建立在时序数据的相互关系上的，需要准确的数据。对于均值和均方差 的确定，则可以通过多条时序数据的计算得出。