一种基于二维变量随机模拟的水资源优化分配方法组成比例

本申请涉及一种基于二维变量随机模拟的水资源优化分配方法，包括以下具体步骤：确定水资源优化分配问题中的两个主要水文随机变量；采用Copula函数，构建两个变量实测序列的边缘分布函数和联合分布函数；采用蒙特卡罗二维随机模拟方法，通过模拟序列评价优选得到参数值与实测序列最接近的长度为N的二维变量模拟序列，；构建适宜的水量预分配模型，通过人工智能算法求解得到每个二维变量模拟值下各用水户水资源分配结果；对每个用水户的N个分配结果进行统计分析，选取取值概率最大的结果作为该用水户最优水资源分配目标，并组合得到最优水资源分配方案。本发明专利技术为双变量联合随机性条件下区域水资源优化分配问题提供了一种解决途径。了一种解决途径。了一种解决途径。

【技术实现步骤摘要】
一种基于二维变量随机模拟的水资源优化分配方法


[0001]本申请涉及水资源高效利用领域，具体的说是一种基于二维变量随机模拟的水资源优化分配方法。

技术介绍

[0002]虽然我国水资源总量较为丰富，全球排名第六，但是水资源人均占有量较少，仅约为世界人均水平的25%，是世界上比较缺水的国家之一。另外，水资源利用率低下、水资源量时空分布不均、水污染严重以及气候变化等加剧了我国的水资源短缺问题。为了解决水资源供需矛盾，使有限的水资源得到充分有效的利用，开展水资源优化配置是有效途径之一。水资源优化分配是指在一个特定的流域或区域内，以可持续发展战略为指导，利用系统分析理论与优化技术，通过工程和非工程措施，统一配置水资源及其相关资源，在时间上、空间上和不同受益者之间进行科学合理的分配。
[0003]然而，水资源系统中存在着大量不确定性，采用确定性方法得到的水资源优化分配方案可能产生巨大的风险。因此，国内外学者广泛采用两阶段随机规划、多阶段随机规划、机会约束规划和相关机会规划等随机规划方法解决水资源分配问题中的随机不确定性问题。但是，现有的随机规划方法本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于二维变量随机模拟的水资源优化分配方法，其特征在于，包括以下具体步骤：步骤1，分析待解决的水资源优化分配问题，找出问题中最主要的两个水文随机变量；步骤2，采用Copula函数，结合水文变量的长序列实测值，构建两个水文变量的联合分布；步骤3，采用蒙特卡罗二维随机模拟方法，通过模拟序列评价优选，得到参数值与实测序列最接近的长度为N的二维变量模拟序列，其中；步骤4，构建适宜的水资源预分配模型，通过人工智能算法求解得到每个二维变量模拟值下各用水户水资源分配结果；步骤5，对每个用水户的N个分配结果进行统计分析，选取取值概率最大的结果作为该用水户最优水资源分配目标，并组合得到最优水资源分配方案。2.根据权利要求1所述的一种基于二维变量随机模拟的水资源优化分配方法，其特征在于：所述步骤2中构建两个水文变量的联合分布，其方法为，
①
采用Gamma、Gumbel、Logistic、Weibull、Box
‑
Cox Cole and Green、Peason
ꢀⅢ
、Generalized Gamma以及Generalized Inverse Gaussian 共8种分布函数对两个水文变量实测序列进行拟合，确定每个变量实测序列的边缘分布函数和，并得到分布函数和的参数值分别为和；
②
采用Gumbel
‑
Hougaard Copula、Clayton Copula、Ali
‑
Mikhail
‑
Haq Copula和Frank Copula 4种单参数二维阿基米德Copula函数，通过参数估计、拟合效果检验以及拟合优度评价确定优化的Copula函数类型及参数，得到两个水文变量实测序列的联合分布函数和联合分布函数参数值。3.根据权利要求2所述的一种基于二维变量随机模拟的水资源优化分配方法，其特征在于：所述步骤3中构建二维变量模拟序列，其方法为，
①
根据联合分布函数，采用二维联合分布随机数生成方法，得到M个长度为N的模拟序列，，，即每个模拟序列中含有N个二维变量模拟值；
②
针对每个模拟序列，采用与实测序列相同的边缘分布函数类型和联合分布函数类型，确定两个变量的模拟序列边缘分布函数和以及模拟序列联合分布函数，得到分布函数和的参数值、和模拟序列联合分布函数的参数值；
③
采用下式计算每个模拟序列分布函数参数值与实测序列分布函数...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈述，李清清，雷彩秀，鄢波，刘建峰，喻志强，宋雅静，董玲燕，余姚果，宋基权，何飞飞，冯宇，李匆，
申请(专利权)人：长江水利委员会长江科学院，
类型：发明
国别省市：