基于神经网络的水库水位预测及其遗传算法优化开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

水库作为重要的水利工程设施，在防洪、灌溉、供水、发电等方面发挥着至关重要的作用。

准确预测水库水位变化趋势，对于优化水库调度、保障水资源安全、防范水旱灾害具有重要意义。

本选题旨在研究基于神经网络的水库水位预测模型，并利用遗传算法对其进行优化，以提高水位预测的精度和可靠性。

2. 本选题国内外研究状况综述

水库水位预测是水文学和水资源管理中的一个重要研究课题，近年来，国内外学者在水库水位预测方面进行了大量的研究，并取得了一系列成果。

1. 国内研究现状

国内学者在水库水位预测方面做了大量研究，并取得了一定的成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将以某水库为研究对象，收集整理相关的水文气象数据，分析影响水库水位的关键因素，构建基于神经网络的水库水位预测模型，并利用遗传算法对其进行优化，最后进行模型验证和结果分析。

具体内容包括：
1.水库水位影响因素分析：分析降雨量、气温、蒸发量、上游来水量、水库蓄水量、水库出库量等因素对水库水位的影响，确定关键影响因素，为模型输入变量的选择提供依据。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用定量分析与定性分析相结合、理论研究与实证研究相结合的方法，具体步骤如下：
1.收集数据：收集研究区域的水文、气象、水库运行等相关数据，包括降雨、蒸发、气温、上游来水、水库水位、水库蓄水量、水库出库量等。

2.数据预处理：对收集到的数据进行清洗、插补、归一化等处理，以满足模型输入要求。

3.影响因素分析：采用相关性分析、灰色关联分析等方法，分析各因素对水库水位的影响程度，确定关键影响因素。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.将遗传算法应用于神经网络模型的优化，通过优化模型参数，提高了水库水位预测的精度和可靠性。

2.结合研究区域的实际情况，分析了多种因素对水库水位的影响，构建了更加科学合理的预测模型。

3.开发了基于优化后的神经网络模型的水库水位预测系统，为水库的科学管理和高效运行提供技术支撑。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 刘洋,王秀峰,杜庆伟,等.基于ceemdan-pso-lstm的短期水文序列预测[j].水资源与水工程学报,2022,33(01):128-137.

[2] 陈星,徐静,周建中,等.基于时间卷积网络和注意力机制的水库水位预测[j].水力发电学报,2022,41(01):132-140.

[3] 刘永强,许斌,张越,等.基于改进鲸鱼算法优化门控循环单元的水库水位预测[j].水电能源科学,2021,39(11):143-147 161.