NONLINEAR FORECASTING OF DAILY STREAMFLOW USING A CHAOTIC APPROACH

Shaw Wen Sheen

doi:10.6652/JoCICHE.202204_34(2).0005

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doi:DOI 号

来源数据

P151 - 161

工程学 > 土木与建筑工程
工程学 > 水利工程
工程学 > 市政与环境工程

DOI： 10.6652/JoCICHE

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NONLINEAR FORECASTING OF DAILY STREAMFLOW USING A CHAOTIC APPROACH

应用非线性混沌理论方法预测河川日平均流量之分析研究

沈少文(Shaw Wen Sheen)

中国土木水利工程学刊； 34 卷 2 期 (2022 / 04 / 01) ， P151 - 161

英文 DOI： 10.6652/JoCICHE.202204_34(2).0005

chaos theory ； local approximation method ； Nash-Sutcliffe efficiency ； persistence index ；混沌理论；局部渐进预测法；纳许效率系数；持续指数

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摘要 │ 参考文献 (27) │ 国际计量

摘要〈TOP〉

Streamflow process was complex and not easily predictable. This process was affected by a large number of parameters, such as precipitation, temperature, evapotranspiration, land use and was characterized by nonlinear relationship between streamflow and the characteristics of its watershed. The theory of chaos which deals with unpredictable complex nonlinear systems had its breakthrough in the past decades. The aim of this study was to employ chaos methods, including phase space reconstruction and local approximation method to examine the existence of chaos in streamflow dynamics. The major objective was to investigate and compare the prediction accuracy of daily streamflow time series from the gauging station in the northeastern Taiwan. The gauging station was at Lanyang River. The observed streamflow time series spanned a time period of 70 years from 1950 to 2019. The first 50-year streamflow data were used as the training data set, and the last 20-year were used as the testing data set. This study applied efficiency criteria: coefficient of variation, Nash-Sutcliffe efficiency, and persistence index. The results concluded that there was existence of chaos in streamflow dynamics. The values of coefficient of variation, Nash-Sutcliffe efficiency, and persistence index were 1.483, 0.498, and 0.266. respectively. During the rising period the values were 2.428, 0.444, and - 0.101, and during the recession period the values were 0.760, 0.652, and 0.723. The prediction accuracy performance was better in the recession period than in the rising period at the gauging station. Local approximation method was an effective model to predict daily streamflow time series at the gauging station used in this study.

并列摘要〈TOP〉

参考文献 ( 27 ) 〈TOP〉

Burt, J. E.,Barber, G. M.(1996).Elementary Statistics for Geographers.New York:Guilford.
Crutchfield, J. P.,Farmer, J. D.,Packard, N. H.,Shaw, R. S.(1986).Chaos.Scientific American,244,46-57.
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国际计量

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