Отчет по научно-производственной практике

1. ОТЧЕТ по научно-производственной практике

Выполнил:
магистрант гр. 02511
К.Р. Шевчук
Руководитель практики:
д.г.н., профессор
В.А. Земцов

2.

Введение
Цель научно-производственной практики – определение
времени добегания на заданных участках, детальное
рассмотрение данных, овладение навыками работы с
нейронными сетями.
Исходный материал – уровни воды на 8 часов за период
открытого русла (с 01.04. по 30.06.) с 2012 по 2016 гг. в
следующих створах: р. Томь вп. Томск, р. Обь п. Победа и п.
Молчанова.
Задачи:
1) Определение времени добегания: А) По гидрографу; B)
Методом наименьших погрешностей;
2) Построить модель в зависимости от водности года;
3) Построение модели для: А) Подъёма; В) Пиковой части;
С) Спада;
2

3.

Актуальность работы
Применение искусственных нейронных сетей при
прогнозировании экстремальных гидрологических ситуаций
позволяет ускорить процесс и повысить эффективность
прогнозирования, что особенно актуально в условиях, когда
необходимо принимать оперативные решения по
предупреждению и ликвидации чрезвычайных ситуаций,
вызванных экстремальными гидрологическими ситуациями
на водотоке.
3

4.

1. Определение времени добегания волны паводка по
характерным точкам графиков колебания уровней воды на
участке р. Обь с апреля по июнь за 2012 - 2016 годы. Метод
соответственных уровней
950
850
750
650
550
450
350
250
150
50
-50
25.мар
11.окт
29.апр
15.ноя
03.июн
20.дек
08.июл
24.янв
-150
-250
Рисунок 1 – Совмещенный график года уровня воды р. Обь –
п. Победа, п. Молчанова, р. Томь вп. Томск с 2012 – 2016 гг.
4

5.

2. Определение времени добегания на участке реки Обь от
п. Победа до п. Молчаново и от р. Томь вп. Томск до р. Обь
п. Молчаново по методу наименьших погрешностей за весь
период наблюдений (2012– 2016 гг.)
200
180
Уровень, см
Время
добегания, сут
Уровень, см
160
140
120
100
80
60
400 - 410
3
510 - 520
5
660 - 670
5
40
20
0
1
2
4
5
6
Время добегания, сут
Hmin
Таблица 1 – Время добегания
соответствующих наименьших
Δср на участке п. Молчанова –
п. Победа
3
Нср
Hmax
Рисунок 2 - График зависимости
отклонений наблюдения от среднего,
для разных уровней с учетом времени
добегания на р. Томь на участке п.
Молчанова – п. Победа
5

6.

70,0
60,0
-90 - -80
2
250 - 260
3
50,0
Уровень, см
Уровень, см
Время добегания,
сут
40,0
30,0
20,0
10,0
0,0
520 - 540
5
Таблица 2 – Время
добегания соответствующих
наименьших Δср на участке
п. Молчанова – вп. Томск
0
1
2
3
4
5
6
Время добегания, сут
Hmin
Hср
Hmax
Рисунок 3 – График зависимости
отклонений наблюдения от среднего,
для разных уровней с учетом времени
добегания на участке п. Молчанова –
вп. Томск
6

7.

3. Определение времени добегания с помощью нейронных
сетей и результат прогноза на участке реки Обь с апреля
по июнь за 2012 год
п.Победа
Время
добегания
Rank
Error
Ratio
вп.Томск
3
4 дня
дня
2
1
4
28,6 35,1 18,9
2,36 2,90 1,56
0 дней 1 День 2 Дня 3 Дня 4 дня 0 дней 1 день 2 дня
5
14,0
1,15
6
13,8
1,14
10
12,4
1,03
8
12,8
1,04
7
12,9
1,06
9
12,4
1,03
3
22,1
1,83
Таблица 3 - Определение времени добегания воды в русла р. Обь на
участке п. Молчанова – п. Победа и вп.Томск
При данных результатах коэффициент корреляции в тестовом
режиме равен 0,978, средняя абсолютная ошибка = 11,3
7

8.

500
450
400
350
300
250
200
150
100
50
0
0
10
20
30
40
50
Программные данные
60
70
80
90
100
Реальные данные
Рисунок 4 – Совмещённый график хода уровней воды за 2012
год с апреля по июнь п. Молчанова
8

9.

Определение времени добегания с помощью нейронных
сетей и результат прогноза на участке реки Обь с апреля
по июнь за 2013 год
1000
900
800
Уровень, см
700
600
500
400
300
200
100
0
0
10
20
30
40
Программные данные
50
60
70
80
90
100
Реальные данные
Рисунок 5 - Совмещённый график хода уровней воды за отрезок
времени с апреля по июнь 2013 год п. Молчанова
9

10.

Определение времени добегания с помощью нейронных сетей и
результат прогноза на участке реки Обь с апреля по июнь за
2014год
900
800
700
Уровень, см
600
500
400
300
200
100
0
27.мар
06.апр
16.апр
26.апр
06.май
16.май
26.май
05.июн
15.июн
25.июн
05.июл
Дата, день
Программные данные
Реальные данные
Рисунок 6 - Совмещённый график хода уровней воды за
отрезок времени с апреля по июнь 2014 год п. Молчанова
10

11.

Определение времени добегания с помощью нейронных
сетей и результат прогноза на участке реки Обь с апреля по
июнь за 2015 год
1000
900
800
Уровень, см
700
600
500
400
300
200
100
0
27.мар
06.апр
16.апр
26.апр
06.май
16.май
26.май
05.июн
15.июн
25.июн
05.июл
Дата, день
Программные данные
Реальные данные
Рисунок 7 - Совмещённый график хода уровней воды за отрезок
времени с апреля по июнь 2015 год п. Молчанова
11

12.

Определение времени добегания с помощью нейронных
сетей и результат прогноза на участке реки Обь с апреля по
июнь за 2016 год
1000
900
800
700
600
500
400
300
200
100
0
31 мар
10 апр
20 апр
30 апр
10 май
20 май
Программные данные
30 май
9 июн
19 июн
29 июн
9 июл
Реальные данные
Рисунок 8 - Совмещённый график хода уровней воды за отрезок
времени с апреля по июнь 2016 год п. Молчанова
12

13.

Определение времени добегания на возрастающей части
половодья с помощью нейронных сетей и результат
прогноза на участке реки Обь за 2013 - 2016 гг
900
800
Уровень, см
700
600
500
400
300
200
04.апр
21.окт
09.май
25.ноя
13.июн
30.дек
Дата, день
Программные данные
Реальные данные
Рисунок 9 - Совмещённый график хода уровней воды для
возрастающей части гидрографа с 2013 по 2016гг. п. Молчанова
13

14.

Определение времени добегания для пиковой части
половодья с помощью нейронных сетей и результат
прогноза на участке реки Обь за 2013 - 2016 гг
950
Уровень, см
900
850
800
750
700
650
01.май
17.ноя
05.июн
22.дек
10.июл
26.янв
Дата, день
Программные данные
Реальные данные
Рисунок 10 - Совмещённый график хода уровней воды для
пиковой части гидрографа с 2013 по 2016гг. п. Молчанова
14

15.

Определение времени добегания для спада половодья с
помощью нейронных сетей и результат прогноза на
участке реки Обь за 2013 – 2016 гг
950
900
850
800
750
700
650
600
550
500
10.май
26.ноя
14.июн
программные данные
31.дек
19.июл
04.фев
Реальные данные
Рисунок 11 - Совмещённый график хода уровней воды для
спада гидрографа с 2013 по 2016 гг. п. Молчанова
15

16.

Определение времени добегания с помощью нейронных
сетей и результат прогноза на участке реки Обь за весь
период наблюдения с апреля по июнь 2012 – 2016 гг
900
800
Уровень, см
700
600
500
400
300
200
100
01.апр
18.окт
06.май
22.ноя
10.июн
27.дек
15.июл
31.янв
Дата, день
Программные данные
Реальные данные
Рисунок 12 - Совмещённый график хода уровней воды с 2012 по 2016
гг. п. Молчанова
16

17.

Вывод
В ходе прохождения практики мною были получены следующие
навыки и результаты:
1) Закреплены полученные навыки нахождения времени
добегания по методу соответственных уровней и по методу
наименьших погрешностей.
2) Приобретён начальный навык работы с программой
нейронных сетей.
17

18. Спасибо за внимание !

18