基于RBF算法的洪水防汛平臺建設研究

中圖分類號：TV122 文獻標識碼：A 文章編號：2096-6903（2025）03-0101-04

1 洪水防汛意義

洪水是最常見的自然災害之一，會造成巨大的損失和破壞[1-3]。全球氣候變化和人類活動的影響，使得洪水事件的頻率和強度逐年增加[45]。因此，實現洪水精準預測對保護人民生命財產安全、社會穩定和經濟發展等方面具有重要意義[。通過預測洪水的發生時間、地點和強度，幫助救援人員快速制定應急預案和救援方案，降低洪水風險。通過合理調度水資源，可確保水資源的可持續利用，有利于高效保護生態環境，減少洪水對生態系統的破壞[]。洪水預測是一項復雜的系統工程，涉及氣象、水文、地質等多學科領域[8。傳統的洪水預測方法主要通過統計模型和經驗計算，由于洪水存在高非線性和隨機性，傳統方法存在較大局限性[9-10]。因此，亟需一種精度高、可靠性強的洪水預測系統。

近年來，國家發改委和水利部等機構提出了加快數字化發展、建設數字中國的需求。在十大數字化應用場景中，智慧農業及水利被明確為重點，要求構建智慧水利體系，以流域為單元提升水情測報和智能調度能力。《“十四五”水安全保障規劃》明確提出加快水利數字化建設，推進數字流域和數字孿生流域建設，全面提升水利數字化水平。水利部在《“十四五”水利科技創新規劃》中提出了基于數字孿生的水利工程現代化調度管理和運行安全監測技術，要求開展數字孿生工程的精細建模、業務智能升級以及與實體工程的融合、交互、同頻等關鍵技術研究，構建虛擬動態仿真監測系統。通過歷史數據、實時數據和算法模型，模擬、驗證、預測并控制水利工程的現代化管理和安全運行。

本文研究基于RBF算法的洪水預測系統，旨在推動構建涵蓋水安全全要素的預報、預警、預演和預案的模擬分析模型，以強化洪水演進的可視化場景仿真能力。同時構建基于數字孿生的水利工程系統，對物理流域的全要素和水利治理管理活動全過程進行數字映射、智能模擬和前瞻預測，從而實現對物理流域的實時監控和優化調度。

2基于RBF神經網絡的洪水預測算法

2.1 RBF算法簡介

人工神經算法 （AritificialNeuralNetwork，ANN）是一種由較多元件構成的可模擬人腦的網絡系統[1]，具有循環結構且能處理序列數據和時序依賴關系，通過大量的簡單節點互相連接組成復雜的網絡結構，用于解決各種復雜的任務，如分類、回歸、模式識別等。但其存在計算量大、精度不足等問題。

徑向基函數（RadialBasisFunction，RBF）神經網絡一種優化過后的神經網絡，其良好的非線性逼近能力和簡單的網絡結構，在函數逼近、模式識別、時間序列預測等領域得到了驗證，目前廣泛用于處理非線性問題中[12]。RBF神經網絡由輸入層、輸出層和隱藏層組成。輸入層用于接收外部輸入信號，輸入向量通常表示為 隱含層由若干個隱含神經元組成，每個隱含神經元的激活函數為徑向基函數。常用的徑向基函數有高斯函數等，該函數對輸入向量的響應呈現徑向對稱性，能夠很好地處理非線性問題。隱含層的輸出可以表示為 ，其中 為隱含神經元中心， 表示歐式距離。輸出層是將隱含層的輸出通過線性加權和輸出，輸出向量通常表示為 ， 。

RBF神經網絡具備非線性逼近能力，在處理復雜的非線性問題時具有顯著優勢。RBF神經網絡結構圖[13]如圖1所示。在RBF神經網絡的訓練過程中，通過采用聚類算法（如 K 均值算法）確定隱含層的中心，利用最小二乘法調整輸出層的權重，實現快速的訓練速度，可應用于大規模的實時數據處理。

RBF結構具有相對簡單、參數少、易實現的特點。由于隱含層的激活函數具有局部響應特性，RBF神經網絡在處理噪聲和異常數據時具有較強的魯棒性。RBF神經網絡的具有良好的非線性逼近能力、訓練速度快、魯棒性強的優勢，其性能受到網絡結構和參數選擇的影響，合理設置隱含層神經元的數量、隱含層中心的位置和徑向基函數的寬度，是保證RBF神經網絡性能的關鍵。

2.2RBF神經網絡的洪水預測算法構建

2.2.1對洪水預測模型構建所需的數據進行采集和處理

從氣象站、水文站、遙感衛星等收集和整理與洪水相關的多源數據（氣象數據、水文數據、地質數據等），通過對數據進行數據清洗、缺失值填補、數據標準化等預處理操作，提高數據質量和一致性。

2.2.2設計包括輸入層、隱含層和輸出層的RBF神經網絡結構

輸入層的節點數量由輸入數據的維度決定，隱含層的節點數量和激活函數類型需要通過實驗確定。隱含層節點的數量影響模型的表達能力和計算復雜度，通過交叉方法驗證并選擇最優數量。

2.2.3對模型進行訓練

模型訓練主要包括隱含層中心的確定和輸出層權重的調整。采用 K 均值聚類算法確定隱含層中心，將訓練數據集劃分為若干個簇，每個簇的中心作為隱含層神經元的中心。輸出層權重的調整采用最小二乘法，根據訓練數據調整輸出層的權重，使模型輸出盡可能接近真實值。

2.2.4進行模型評估檢驗預測模型性能

通常采用交叉驗證方法對模型進行評估，常用的評估指標包括均方誤差（MSE）、均方根誤差（RMSE）、相關系數等。通過評估結果，對模型參數和網絡結構進行調整，進一步優化模型性能

2.2.5將模型應用于實際洪水預測中

輸入最新的氣象和水文數據，利用RBF神經網絡模型進行洪水預測，輸出預測結果。根據預測結果，及時采取防洪措施，可減少洪水災害的影響。通過不斷更新和擴展數據集，定期重新訓練模型，以保持模型的準確性和可靠性。

為了提高模型的預測性能，可通過集成學習構建多個RBF神經網絡模型，并對預測結果進行加權平均等方法，提高預測的穩定性和精度。通過深度學習方法增加網絡的層數和節點數，實現增強模型的非線性表達能力。通過引入其他數據源豐富數據維度，提高模型的預測能力。

3鳳山水庫數字孿生及管理平臺構建

鳳山水庫于2021年始建，在水利建設的水資源調度、防洪抗旱及城鄉供水等應用場景中有著不可或缺的作用。本文選用鳳山水庫進行數字化平臺建設，構建融合多種技術的綜合監測調度平臺，保障水庫的長久運作及安全，在水利規劃中發揮極大價值及作用。

3.1鳳山水庫洪水預測模型構建

鳳山水庫洪水預測模型分為5層，分別為數據采集層、數據處理層、RBF神經網絡模型層、模型評估層和預測結果展示層。數據采集層主要用于收集氣象數據（水文、降雨量等）。相關的地理信息和歷史洪水數據等。通過數據預處理層對數據進行標準化處理，填補缺失值，并對數據進行特征選擇和降維，以便于后續的建模和分析。

RBF神經網絡模型層是負責設計包括輸入層、隱含層和輸出層的神經網絡結構。利用 K 均值聚類方法確定隱含層中心，通過最小二乘法調整輸出層權重，建立最適應的徑向基函數。模型訓練能優化網絡參數，確保模型的泛化能力和預測精度。模型評估層是對訓練好的模型進行評估，采用交叉驗證方法，使用均方誤差、均方根誤差等指標進行性能評估，確保建立高穩定、高準確性的模型。最終在預測結果展示層中進行可視化展示，包括洪水發生的時間、地點、強度等信息。提供實時預警和決策支持，幫助相關部門采取有效的防洪措施。

3.2水庫數字孿生管理平臺構建

數字孿生是一種利用數字技術創建物理對象、系統或過程的虛擬模型的技術。該技術通過實時數據和模擬模型的結合，實現對物理世界的監控、分析、優化和預測。通過建立水庫數字孿生系統，能夠實時收集水庫的各項數據，并在虛擬模型中實時更新。這便于管理者隨時直觀了解水庫的運行狀態，迅速發現和應對異常情況，確保水庫安全運行。模擬不同的調度方案和操作策略，優化水資源的分配和利用，能夠在供水調度、洪水調度等方面，提供最佳方案，確保資源的高效利用和減少浪費。

3.2.1 平臺構建意義

水利行業信息化程度逐漸提升的同時，對于數據信息精度與廣度的要求也日益增高，鳳山水庫綜合信息化系統中供水調度、防洪度汛等模塊，在業務應用中也存在對預測型數據與決策信息的需求。針對這個問題，本次研究計劃利用嵌入洪水預報、供水執行、淹沒分析等模型的RBF神經網絡算法，探索以多傳感器原始數據為輸入，通過算法模擬與模型加持對數據進行預測分析，以實現決策支撐的可能性。鳳山水庫數字孿生管理平臺如圖2所示。

本文以工程標準化運行管理系統中防洪度汛模塊為例，確定洪水預報模型選型。結合鳳山水利工程樞紐工程管轄流域尺度，本次研究采用新安江水文預報模型。在此基礎上，結合深度學習模型理論中針對系統輸入數據具有監督預訓練能力的特點，采用RBF神經網絡算法，對洪水預報所需的水位流量數據模擬預報行為進行重復訓練，以此實現系統計算模型預報精度的提升。RBF神經網絡算法不僅應用于單一的模塊，還可用于整套工程標準化運行系統的各需求業務模塊，包括對系統使用人員在應用系統時產生的關聯度高的行為操作都會通過算法實現系統對使用者偏好及業務場景選擇的預判。

3.2.2 數字孿生應用

本文通過建設鳳山水庫數字孿生智慧應用，針對水庫綜合監測和業務統管的需求，依托水庫基礎物聯網感知平臺，整合水質、水位、水流量、視頻監控、安全巡檢和事件管理等多源異構數據，實現了數據聯動驅動和深度交互。該平臺圍繞水庫管理單位的實際問題，構建智慧水利數字孿生系統，通過一張圖全面掌握水庫數據情況和調度水庫運行管理。

系統以水雨情監測預報與預警數據為數字李生驅動，接入洪峰時間、洪峰流量、預測水位、分析報告、雨量監測數據、水位監測數據、入庫生態流量監測數據、水質監測數據等預報預警數據，并在場景兩側利用數據面板綜合展示。通過折線圖、列表、餅狀圖等多種可視化圖表模型，對數據進行分析，整體呈現出水庫運行過程中產生的預報與預警信息。該系統為管理者提供直觀、清晰的預報預警數據，使其能夠快速掌握情況，及時應對異常，提升預報預警能力，有效解決問題。

對接后臺洪水模擬調度算法系統，在數字孿生場景中，通過選擇實時模擬或設計模擬的方式，輸入水量、雨量等相關參數，選擇20年一遇、50年一遇的設計方案，進行洪水演進的過程推演與仿真。仿真與物理世界中的水庫流域真實映射。系統洪水演進效果如圖3所示。

基于水庫應急預案模型，對應急預案中的泄洪方案、物資運輸方案、人員撤離方案等進行可視化展示，結合預案算法模型結果數據，為用戶提供預案全過程模擬調度。結合水庫地理環境、上下游情況等相關因素，綜合判斷并分析預案是否閉環，完善預案過程，加強預案能力。

4結束語

通過在鳳山水庫綜合信息化系統中引入基于徑向基函數神經網絡的洪水預測算法，有效提升了水庫管理的智能化水平。利用算法構建一套能夠對預測精度進行訓練和學習的計算模型組件，為工程標準化運行管理系統中的防洪度汛、供水調度和供水模擬等業務模塊提供了強有力技術支持。該系統為管理者提供了全新的水庫信息化管理平臺，提升了水庫管理的智能性和效率，不僅提升了防洪抗災能力，也有助于實現水資源的可持續管理，加快智能水庫的建設進度，推動水利工程進入全新的智能化發展階段。

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