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1、小浪底至花园口区间含沙量人工神经网络预报方法研究.s（完整版）实用资料(可以直接使用，可编辑 完整版实用资料，欢迎下载）小浪底至花园口区间含沙量人工神经网络预报方法研究摘要：本文对小浪底至花园口区间含沙量过程的人工神经网络预报方法进行了研究，主要内容有人 工神经网络预报的基本原理、改进方法、人工神经网络模型的建立、样本数据的组织、网络的训练，以及对历史数据的验证等，并对预报结果进行了评定和系统分析，讨论了进一步的 改进措施，该研究为含沙量过程预报探索了新的理论和方法。关键词：人工神经网络； 含沙量过程预报 黄河是世界上输沙量最大、含沙量最高的一条河流，泥沙问题是治黄的症结所在。“96.8 洪水
2、之后，黄河连续多年未发生较大洪水，下游河道淤积严重，河道过洪能力减小，频繁出 现“小流量、高水位的现象，在2002年黄河调水调沙试验中，下游夹河滩至孙口部分河段 的漫滩流量不足2 000m3/s，再一次说明了黄河下游防洪形势的严峻。随着黄河治理开发的深入和新的防洪形势要求，对洪水预报的要求也越来越高，洪水预报由原来的洪峰（或过程）、峰现时间到近几年进行的黄河下游水位预报，2003年黄河水利委员会领导与专家又提出了开展黄河中下游干流主要水文站洪水含沙量预报的要求，拟为黄河下游防洪、三门峡和小浪底水库合理调度，以及对小浪底水库调水调沙实验提供决策支持。 70年代后期黄委水 文局和黄委水科所在“黄河
3、下游变动河床洪水位预报方法研究中曾尝试过平均含沙量、最大含沙量及沙峰峰现时间预报，取得了较好效果，但由于方法中所涉及的预报因子太多以及限于当时作业预报手段等，该法在生产中未得到推广应用。国内外在流域产沙预报方 面作了大量的工作，也有许多研究成果，但在大江大河上开展含沙量预报，还未见付诸实施。 目前，采用人工神经网络算法来研究水沙的作用机制，为泥沙问题的研究提供了新的途径。关于采用具有自学习功能的人工神经网络模型来研究泥沙问题，主要集中在对含沙量的预报上，已有大量有关这方面的研究成果14，但这些成果都是流域年平均含沙量预报，作者文献5也只是对花园口至夹河滩的日平均含沙量进行了预报研究，至于对小时
4、段、含沙量变化过程的预报研究尚为空白。本文以小浪底至花园口区间的含沙量过程为研究对 象，采用19911998年的洪水资料作为研究样本，每2小时为一时段采集数据，来研究含沙量的演变规律和水沙作用机制。关于人工神经网络预报方法的基本原理、运行过程，以及提高预报精度的改进方法，文献511有较系统、详细的介绍，这里不再赘述。这里主要从含沙量实时预报的专业角度对模型的建立、参数的选择、数据的采集、预报结果的分析，以及目前存在的问题等进行深入的探讨。1 预报模型的建立本研究以黄河小浪底至花园口19911998年的主要含沙量过程为样本资料，以2小时为一个时段采集洪水数据作为样本。以t时段上游小浪底水文站的流
5、量和含沙量作为网络的输入，（t+T）时段下游花园口水文站的含沙量作为网络的输出，网络的拓扑结构如图1所示。其中，T为网络的预见期，即洪水自上游小浪底站传播到花园口站所需时间。网络的平均预见期约为18小时，即9个时段。从严格意义上讲，洪水传播速度和泥沙传播速度并不一致，洪水过程与含沙量过程也不协调，这里进行的含沙量过程的预报，实质是针对以流量测度的洪水中含沙量变化过程的预报。图1 小浪底至花园口含沙量ANNS预报模型结构简图Fig.1 Sketch of ANNS forecasting model for sediment concentration fromXiaolang di to Hu
6、ayuankou2 主要参数的确定基于大量数据的试算方法是人工神经网络确定其参数的重要方法，经多次试算和检验，算法过程中的数据的预处理、遗传算法优化网络的初始权重，以及BP算法部分的主要参数取值如 下：数据的预处理部分 目标数据的最大值：Tmax1.0； 目标数据的最小值：Tmin0.0；遗传算法部分种群规模：pop-size200； 变异概率：pm0.05；选择概率：ps0.05； 进化代数： termGen100；交叉概率：pc0.1； 峰值放大系数：u=10； BP算法部分 动量项系数：m0.9学习率调整系数：0.8；学习率：lr0.015； 峰值放大系数：u=2；模型迭代次数：term
7、Epochs200000。3 预报结果就实质而言，人工神经网络模拟的是在一段相对稳定的时间内河 道洪水的演进规律，虽然从算法角度讲，样本序列越多，对规律的识别越精确，但是由于各种复杂的因素使河道和来流条件逐年发生变化，过长的样本序列会产生“以旧规律预报新现象的弊端。所以，过长的样本序列反而会带来更大的预报误差。值得一提的是，洪水过程、形状对含沙量过程有影响，泥沙的沿程输移、扩散与洪水过程也密切相关，因此，根据洪水过程和洪峰形状对历史数据进行分类，分别组织样本集，能够起到提高含沙量预报精度的效果，为简化起见，本研究并未对历史数据进行分类处理。为了防止样本序列过长导致的预报误差，试算结果表明，采用
8、连续3年的洪水过程组织训练样本来预报次年的洪水过程的样本组织方法效果最佳。这里分别计算了5种工况：1.以19911993年的含沙量过程数据作为训练样本，预报1994年的含沙量过程；2.以19921994年的含沙量过程数据作为训练样本，预报1995年的含沙量过程；3.以19931995年的含沙量过程数据作为训练样本，预报1996年的含沙量过程；4.以19941996年的含沙量过程数据作为训练样本，预报1997年的含沙量过程；5.以19951997年的含沙量过程数据作为训练样本，预报1998年的含沙量过程。预报结果见图26。 图2 1994年花园口含沙量预报结果Fig.2 Sediment con
9、centration forecasting results at Huanyuankou station in 1994图3 1995年花园口含沙量预报结果Fig.3 Sediment concentration forecasting results at Huanyuankou station in 1995 图4 1996年花园口含沙量预报结果Fig.4 Sediment concentration forecasting results at Huanyuankou station in 1996图5 1997年花园口含沙量预报结果Fig.5 Sediment concentrati
10、on forecasting results at Huanyuankou station in 1997 图6 1998年花园口含沙量预报结果Fig.6 Sediment concentration forecasting results at Huanyuankou station in 19984 结果评定及分析 由于含沙量的预报评定并无规范可循，这里采用流量预报的评定标准进行评定。实际应用的洪水峰值预报精度评定一般采用以下指标：(1)绝对误差=预报值-实测值；(2)相对误差=(预报值-实测值)/实测值，并以百分数表示。峰值预报结果的评定结果见表1。上表按着流量的评定方法进行了预报结果的
11、初步评定，最大绝对误差为86.8kg/m3,相对误差为37.48；最小绝对误差为11.2kg/m3,相对误差为6.96。另外，从含沙量预报过程曲线上看：1）含沙量峰值预报误差较大，中低过程预报误差相对较小；2）预报结果中存在明显的系统误差，若进行实时修正，预报精度会有所提高。经深入分析，误差产生的原因主要有：来沙特性的影响。黄河的含沙量变化不仅与流量大小有关，而且与洪水的来源密切相关，不同的来水其含沙量及其变化规律差异较大，本研究并未考虑不同的来沙特性。区间入流对含沙量的影响。小浪底至 花园口河段有伊洛河和沁河两条支流（控制站分别为黑石关和武陟）加入，当支流来水很小，可不考虑其影响，而当支流加
12、水占小浪底来水一定比例时（如“1996080512”洪水），区 间加水就对含沙量的沿程变化产生很大的影响，从而带来较大的预报误差。另外，我们从含 沙量过程预报曲线上看到，峰值预报精度明显低于过程预报精度，其中很重要的原因就是在峰值阶段，河道中的水沙交换规律更为复杂，预报也就更困难。表1 含沙量预报结果评定表Table 1 Evaluating results for sediment concentration forecasting洪号洪峰含沙量传播时间 序号时间预报/kgm-3实测/kgm-3绝对误差/%相对误差/%预报/h 实测/h误差/h11994318.4231.686.837.48
13、2222008080821994303.2354.2-51.0-14.392222008151031994190.4260.5-70.1-29.911226-1409041641995182.4224.7-42.3-18.831418-408110851995162.6218.6-56.0-25.621418-409060861996217.1257.0-39.9-15.532024-407212071996297.5353.0-55.5-15.722024-407310881997285.9378.0-92.1-24.371820-208050091998172.2161.011.26.96
14、2224-4071612沙峰传播时间的影响。现有的黄河水文洪水资料没有沙峰精确传播时间的记录，本研究采用流量的峰现时间作为沙峰传播时间来组织样本，这也会带来一定的误差。没有考虑河床冲淤等河床边界条件的影响。由于人工神经网络本身的局限性，目前还无法考虑河床边界条件对含沙量过程的影响，这也是带来误差的重要原因。为了有效剔除以上因素对含沙量预报精度的影响，拟采取以下的改进措施：1)按来沙特性分类组织样本；2)采用沙峰的精确传播时间；3)考虑区间来水的影响；4)引入实时修正。5 结论与展望含沙量预报是黄委会根据近一、两年小浪底水库调水调沙 实验研究对水文预报提出的新要求。含沙量沿河道变化的规律受水沙特
15、性和河道边界条件共同作用，其规律极为复杂，预报难度很大。含沙量特征预报，尤其是含沙量过程预报，至今尚未有真正可用于实际作业的模型或方法。本研究采用人工神经网络的方法对黄河小浪底至花园口区间的含沙量沿河变化规律进行了模拟，对含沙量过程进行了实时预报，并对预报结果进行了深入系统的分析，对如何提高预报精度提出了相应的改进措施，为含沙量峰值和过程预报探索了新的途径。黄河含沙量人工神经网络预报模型的应用研究的开展和成果的成功应用，能够对洪水的挟沙能力和挟沙规律进行识别，从而率定最佳水沙比和最大挟沙能力，为小浪底水库的防洪调节运行方案的研究和调水调沙实验运行方案的研究提供理论和技术支持。并将有力推动黄河下
16、游洪水预报工作，为黄河下游防洪、小浪底等四库联合调度及黄河下游“二级悬河”治理研究提供科学依据，同时，也顺应了由传统水文走向现代水文的发展趋势。参考文献：1李祚泳，邓新民，侯宇光.流域年均含沙量的PP回归预测J.泥沙研究，1999,(1)：66-69.2彭清娥，刘兴年，曹叔尤.流域年均含沙量的人工神经网络模型J.水利学报，2000，(11)：79-83.3彭清娥，曹叔尤，刘兴年，黄尔，李昌志.流域年均含沙量BP模型问题分析J.泥沙研究，2000，(4)：51-54.4宋立松.模糊神经网络在杭州湾含沙量过程预报中的应用探讨J.泥沙研究，2001，(4)：29-33.5翟宜峰，李鸿雁，刘寒冰.人工
17、神经网络与遗传算法在多泥沙洪水预报中的应用J.泥沙研究，2003，(2)：7-14.6Ximin Yuan, Hongyan Li, Raising flood forecasting precision base d on improving artificial neural networks algorithm, XXIX IAHR congress procee dings, Theme C, Tsinghua university press, September 2001/11/5,175-183.7李鸿雁,刘寒冰，苑希民，等.提高人工神经网络洪水峰值预报精度的研究 J.自然灾害学
18、报，2002,11(1):57-61.8李鸿雁,刘寒冰，苑希民，等.人工神经网络及峰值识别机理及其在洪水预报中的应用J.水利学报，2002，(6):15-20.9李鸿雁.人工神经网络与遗传算法在洪水预报中的应用D.吉林大学博士 学位论文，2002.8.10苑希民，李鸿雁，刘树坤，崔广涛，著.神经网络和遗传算法在水科学领域的应用M.中国水利水电出版社，2002.8.11翟宜峰，李鸿雁，刘寒冰，苑希民.遗传算法优化神经网络初始权重方法的研究 J.吉林大学学报（工学版），2003，33(2)：45-50. 考虑区间正负入流量的自适应洪水预报模型胡兴林1，畅俊杰2（1. 甘肃省水文水资源勘测局，甘肃
19、兰州 730000；2.黄委会上游水文水资源局，甘肃 兰州 730030）摘 要：根据甘肃省气候条件和地理环境十分复杂，河流站网密度低，面对上下游区间有正负入流量且没有观测资料，以水量平衡原理为基础的河道洪水演算无法进行的实际情况，立足于利用现有上下游水文站的水情信息，在传统系统水文模型和河道汇流理论有关原理、方法的基础上，提出了考虑区间正负入流量的自适应洪水预报模型，改进了现行系统输入输出水量不平衡关系，解决了我省河流洪水过程无法预报的问题，具有十分广阔的应用前景。关键词：区间正负入流量；自适应洪水预报；甘肃省甘肃省地处黄土高原、内蒙古高原与青藏高原的交汇处，分属内陆河、黄河、长江三大流域，
20、在92 /108035/E，32034/42049/N的范围内。东邻陕西省，北接宁夏回族自治区及内蒙古自治区，并有一小部分与蒙古人民共和国接壤，西靠新疆维吾尔自治区，西南与青海省交接，南部与四川省相连。全省幅员呈两头大，中间小，长条形状，其轴线为北西西南东东走向，总面积45.44万km2。境内气候条件和地理环境十分复杂，山地、平地、盆地、戈壁、沙漠、绿洲错综分布 1。多数河流处在深山区，水文站网密度偏低。一方面水文站、雨量站不配套，绝大多数雨量站没有报汛能力，即使上下游有水文站控制，但区间产流量及过程无法计算；另一方面上下游区间又大量引水灌溉，引水量过程没有观测资料。由于绝大多数洪水发生在某一
21、局部区域，过程往往难以控制，使得以水量平衡原理为基础的洪水演算方法无法应用。多年来无法建立有效的洪水预报模型，给防汛抢险、水量调度、水资源合理规划和优化配置等工作提供的水情信息不完整，致使水资源管理部门创造不出最佳经济效益、社会效益和生态环境效益。为了使有限的水资源发挥出最大的效益，研制干旱半干旱地区资料信息不全条件下的河道洪水演算模型显得非常重要。笔者根据多年从事水情工作的实践经验，利用现有上下游水文站的水情信息，在传统系统水文模型和河道汇流理论有关原理、方法的基础上，提出了考虑区间正负入流量的自适应洪水预报模型，现就系统蓄水变量概念与区间正负入流量估算，系统水文模型原理和结构优选及参数识别
22、方法，河道洪水传播时间的确定，主要代表站洪水过程预报模型和洪水预报模型的精度评价等方面阐述如下，供同行们参考。 1系统蓄水变量概念与区间正负入流量估算干旱半干旱地区河流的洪水往往发生在某一区域，由于受经济基础和生活条件限制，区间正负入流量资料往往没有设站观测。因此，解决区间正负入流量的计算方法显得非常重要。系统时刻的输入经过一个传播时段后，应在时刻转化为系统输出。但由于系统内有很多不确定因素，如区间的加入和引出水量目前还不能观测；上游断面入流经过一个传播时段后不会严格流出下游断面，有提前或滞后流出的可能；实测资料中存在观测误差，其对系统干扰的性质，在实际工作中无法排除等。这些因素影响着系统的结
23、构和参数以及系统运行的变化过程，使系统输入在经历一个传播时段后，不能完全转化为系统输出，产生系统蓄水变量。系统蓄水变量是系统输入、输出变量随时间变化的函数，其数学描述方程为： （1）根据系统蓄水变量的物理概念，假定系统输入经历一个传播时段后完全转化为系统输出，则其离散形式的估计值为： （2）式中，为系统蓄水变量，为系统时刻的输出，为系统时刻的总输入，为第个输入的传播时间。在（2）式中，当时，表示系统区间有加入流量；当时；表示系统输入经过一个传播时段后全部输出；当时，表示区间有蓄量或引水量。系统蓄水变量通过实测资料递推计算后，根据线性系统叠加原理，将系统时刻的蓄水变量作为系统时刻的输入，影响时刻
24、的系统输出，它在模型中的实际功能是改进了系统输入、输出水量不平衡关系。2 系统水文模型原理和结构优选及参数识别方法2.1模型原理如果系统的输入函数与输出函数都取连续可微函数的形式，则一个线性系统的运算可以用常微分方程表达为： （3）当初始条件、在时的值已知，方程的解唯一确定。（3）式即为系统的微分方程模型。如果用等距采样的离散序列、表达一个离散系统，则可对（3）式进行离散化处理，并合并、化简（推导过程略），各待定系数仍以、记之，则得离散系统模型为： （4）其定解初始条件、为已知值。此式就是单输入、输出离散线性系统的差分方程模型。上述微分、离散模型的全部特性反映在模型的阶数n和系数、上。若，则时
25、刻输出变量仅为时刻以前各输入、输出变量的函数，与时刻输入变量无关，这称为显式差分格式。反之，则为隐式差分格式，其输入、输出的阶数可以不相等。如果、随时间变化则为时变模型，否则为时不变模型。本文只限于研究时不变系统模型。考虑到差分模型对系统模拟的不精确和水文系统模型的输出比输入总是滞后(汇流时间)出现的实际情况，将模型噪声和固定滞时，依照线性系统叠加原理，把（4）式改写为： （5）令。将组输入、输出观测数据代入（5）式，得到个方程组，则该线性方程组的矩阵形式为： （6）式中，为差分模型的个参数向量，为维输出向量,为维噪声向量，为由系统输入、输出序列按（6）式排出的一个阶矩阵2。2.2 模型结构优
26、选实现水文系统建模的前提条件是正确的选择模型的结构型式（确定系统输入变量的个数及阶数）。它主要依赖客观水文系统的物理认识，即对系统行为的物理机制了解愈多，所建立的模型才可能愈接近真实。系统信息不完全引起的对系统行为特征或规律认识的非唯一、模型的非唯一、方法或途径的多样化3，往往在同一信息时可以得到多种模型结构。究竟采用何种模型的结构形式为好呢？系统理论倡导的原则有两个，即“模拟误差最小”和“参数节省”，这就是模型结构的优选准则。笔者曾对甘肃省主要河流洪水过程进行自回归分析时，用赤池（Akaike）提出的AIC（I）准则计算出模型的阶数为2。因此，这里以流量为输入的模型的记忆长度取2个时段。实际
27、工作中也可采用经验判断与试算的方法实现模型结构的优选。模型结构优选步骤是：制定系统所要达到的总目标；拟定为达到总目标实施的方案；对各种方案进行模拟；从模拟中选出最佳方案；依据最佳方案确定系统的结构组成及其相互关系4。2.3 模型参数识别方法模型参数可用最小二乘准则来确定，其目标函数记为 （7）因，依据极值理论，达到极小值的位置在处，即：则 （8）根据（8）式，模型参数的解向量为： （9）或记成 （10） 3 河道洪水传播时间的确定河道洪水传播时间一般情况下选择上下游洪峰峰现时距，但是在干旱半干旱地区，由于洪水受局地降雨强度和时空分布的影响，洪水过程暴涨暴落、上涨历时很短、形态各异，且在运动中易
28、变形，传播时间难以确定。为了解决这一困难，笔者采用上下游洪水过程的重心时距作为洪水的传播时间，实践证明这样获得的相对比较稳定，故本文采用了这种方法。4 主要代表站洪水过程预报模型用上述建模方法，分别建立了我省长江嘉陵江水系、黄河洮河水系、内陆河黑河水系主要代表站的洪水过程预报模型如下：4.1 嘉陵江水系白龙江(舟曲+宕昌)站到武都站的洪水过程预报模型武都是全省重要防汛城市之一，武都站的水情信息是武都城市防汛的主要依据。武都站上游白龙江有舟曲站控制，集水面积8955km2；岷河有宕昌站控制，集水面积1449km2；区间面积3884km2。武都站洪水过程预报模型为： （11）式中,为武都站时刻的预
29、报流量，为武都站时刻的实测流量，、为舟曲站、时刻的实测流量，为系统时刻的蓄水变量。其中：为宕昌站时刻的实测流量，、分别为舟曲站、宕昌站到武都站的洪水传播时间，。 4.2 洮河水系岷县站到红旗站的洪水过程预报模型洮河红旗站是国家大型水电站刘家峡水库较大的一级入库支流的把口站，不仅为刘家峡水库提供水文情报预报，而且为黄河下游各省及重要防汛城市提供水文情报预报，在黄河流域防汛工作中具有重要作用。岷县站为上游控制站，其流域面积14912 km2，岷红区间流域面积10061 km2。红旗站洪水过程预报模型为： （12）式中，为红旗站时刻的预报流量，为红旗站时刻的实测流量，、分别为岷县站、时刻的实测流量，
30、为系统时刻的蓄水变量，为洪水传播时间，。 4.3 黑河水系各区间站的洪水过程预报模型 黑河是甘肃河西内陆河流域最大的一条河流，流经青海、甘肃、内蒙古三个省区。祁连、札马什克站是祁连山深山区东（八宝河）西（黑河）河的控制站，流域面积分别为2452km2和4589 km2。莺落峡站是黑河出山控制站，也是张掖市以及下游地区防汛水情信息的主要依据，流域面积10009 km2，区间流域面积2968 km2。莺落峡正义峡站区间是张掖地区的农业灌溉区，大量的水量用于农业灌溉。各区间站的洪水过程预报模型如下：（1） 札马什克、祁连站到莺落峡站的洪水预报模型（13）式中，为莺落峡站时刻的预报流量，为莺落峡时刻的
31、实测流量，、分别为札马什克站、时刻的实测流量，、分别为祁连站、时刻的实测流量，为系统时刻的蓄水变量，为洪水传播时间，。（2）莺落峡站到正义峡站的洪水过程预报模型 （14）式中，为正义峡站时刻的预报流量，为正义峡站时刻的实测流量，、为莺落峡站、时刻的实测流量，为系统时刻的蓄水变量，为洪水传播时间，。5 洪水演算模型的精度评价评价洪水预报模型的优劣，要分析其对参加率定参数资料的拟合情况，应将优化计算与合理性分析相结合，为防止出现虚假拟合现象，应对参数的灵敏度、合理性、系统稳定性进行必要的分析试验。用不少于2年的未参加参数率定的资料进行检验，其对未来情况的预报效果，只有拟合期和试报期都能满足水文情报
32、预报规范规定的精度控制标准，才能认为预报模型具有实用价值。单次预报误差小于许可误差时为合格预报，合格预报次数与预报次数之比的百分数为合格率，它表示多次总体的精度水平。合格率按下列公式计算： （15）式中，为合格率（精确到0.1 ），为合格预报次数，为预报总次数。越大预报精度越高，水文情报预报规范规定85.0为甲级方案，75.085.0为乙级方案，甲乙方案均可发布预报，65.075.0为丙级方案，可作为参考依据5。5.1 拟合效果精度控制情况根据所建立的洪水预报模型，对各河流的实测资料进行拟合，其结果见表1 。从表中可以看出，两种模型的拟合精度均较高，达到国家水文情报预报规范甲级方案规定的精度控
33、制标准。表1 甘肃省主要代表河流洪水预报模型拟合精度统计表流域河名站名洪号总体合格率洪峰流量 ()拟合误差洪峰时效系数总点数合格率(%)实测值预报值相对误差(%)CET时效等级长江白龙江武都198407254510010801050-2.81.0迅速黄河洮河红旗1978090813810022402220-0.91.0迅速内陆河黑河莺落峡1996082011497.412801140-11.40.8合格内陆河黑河正义峡1996082211495.68458480.41.0迅速5.2 预报效果精度控制情况利用各河流洪水预报模型，对未参加参数率定的洪水资料，分别选用较大洪水和一般洪水进行预报检验，
34、将较大洪水预报结果列于表2。表2 甘肃省主要代表河流洪水预报精度统计表流域河名站名洪号总体合格率洪峰流量 ()预报误差洪峰时效系数总点数合格率(%)实测值预报值相对误差(%)CET时效等级长江白龙江武都199807123994.9617597-3.20.8合格黄河洮河红旗1999071510297.1721705-2.21.0迅速内陆河黑河莺落峡199807167095.7865663-23.30.8合格内陆河黑河正义峡199807167094.253459010.51.0迅速将传播时间调整为=10h时,CET=1.0,时效等级变为迅速。 从表2中可知，各河流洪水预报模型成果的合格率QR均大于
35、0.85，具有较高的预报精度，其预报过程与实测过程比较见图14。由图可以看出，除白龙江武都站上游由于1988年白鹤桥电站建成蓄水发电，库容很小，但对洪水过程有滞蓄作用，使洪水传播时间变长外（可通过调整或实时校正解决问题），其它站预报过程和实测过程吻合地较好，均可以用来发布实时洪水预报。6 结语（1）本研究成果证明，采用系统理论的观点、原理、方法，能够解决我省河道洪水演算的问题。特别是在上下游区间正负入流量没有观测资料的情况下，引进系统蓄水变量，改进了现行上下游水量不平衡关系，提高了预报精度。模型弹性很大，应用范围很广。在干旱半干旱地区河道洪水预报中具有较高的推广应用价值。（2）水文系统理论模型
36、客观上依赖于水文资料的质量，代表性以及观测精度，随着时间的推移和人类活动的影响，模型参数有可能发生变化。经过一段时间，发生特大洪水或预报精度有下降现象时，需要及时对模型参数进行率定。（3）模型中引入系统蓄水变量后具有自动消除预报误差的功能，当个别时段出现较大预报误差后，下一时段的预报值不需要人工进行误差订正，模型会自动进行订正逐步逼近实测值。（4）模型在干旱半干旱地区仅为首次尝试应用，在今后的工作中还需要进行深入地研究，以臻不断地完善。参考文献：1 陈满祥.杨清武等.甘肃省地表水资源R.甘肃省水文总站，1984，10.11-14.2 葛守西.现代洪水预报技术M.北京:中国水利电力出版社，199
37、9，7273.3 夏 军.灰色系统水文学理论、方法及应用M.武汉:华中理工大学出版社，2000，4748.4 王示舫.董自励.科学技术发展简史M.北京:北京大学出版社，2000，275307.5 水文情报预报规范M.北京:中国水利电力出版社，2000，1014.贵州财经学院学报2003年第6期(总第107期 经济专论文章编号:1003-6636(200306-0029-04;中图分类号:F275;文献标识码:A 自由现金流量与公司价值论跨国并购估价模型的设计黄中文(北京信息工程学院经贸系,北京100085摘 要:由于各国会计制度的不同,相对价值法在跨国并购估价中存在缺陷,因此以自由现金流量为基
38、础的估价方法在跨国并购中占有重要地位。自由现金流量等于扣除调整税的净营业利润与净投资之差。将各期的现金流量折现后,可得到公司的价值。关键词:自由现金流量;估价;跨国并购Free Cash Flow and C orporate ValueOn the Design of Assessment Models for C ross-border Mergers and AcquisitionsHU AN G Zhong w en(Department of Economics and T rade,Beijing Info rmat ion T echnology Institute,Beijin
39、g100085,P.R.China Abstract:O wing to differences in accounting system among different countr ies,there are imper fections in the relative value ap proach in the assessment of cross border mergers and acquisitions.T herefore,the assessment approach based on free cash flow plays an impor tant role in
40、cross border mer gers and acquisitions.Free cash flow equals the difference betw een net operating profit after tax and net investment.Cor porate v alue can be obtained by discounting t he cash flow in var i ous periods.Key w ords:fr ee cash flow;assessment;cross-bor der mergers and acquisit ions一、自
41、由现金流量在跨国并购估价中的地位国内并购估价采用的主要方法是相对价值法。其中最常用的是市盈率。市盈率是股票价格和每股收益的比率,或者是股票的总市值与净利润的比率。相对价值法还有许多其他的财务数据。包括市价/帐面价值比、股价/每股销售额比、市值/现金流比、(市值+负债/EBIT(息税前利润比。同时,还有许多行业特定比例,如零售企业会用股价/每股存货比作为相对价值的一个指标;有线电视公司采用股价与每股所代表的接线家庭数量之比;水泥公司则采用股价与每股生产能力之比。尽管相对价值法有一些参考价值,但在一些大的跨国并购中,尽可能不要采用相对价值法。相对价值法的估价指标在各国之间差异太大,难以确定一个两国
42、都公认的标准。出现差异的原因在于各国的会计准则大不相同。例如德国戴姆勒公司的回报在使用德国公认的会计准则时,与使用美国公认会计准则时不同的。1993年头9个月,按照德国公认会计准则,戴姆勒公司亏损了1.05亿美元,而按照美国的公认会计准则,它亏损了11.9亿美元。下表列出了位于6个不同国家的九个汽车工业公司和价值评估比率,其中市盈率从50.5到4.8不等。可以肯定,德国的戴姆勒-奔驰或宝马公司不会愿意支付19.9倍的市盈率来收购福特、克莱斯勒或通用电气公司,因为后者的平均市盈率只有4.8(见下表。所以,要对跨国兼并进行估价,必须另辟蹊径。29收稿日期:2003-07-25作者简介:黄中文(19
43、70,男,湖南汨罗人,对外经贸大学经济学博士,北京信息工程学院经贸系经贸教研室主任,主要研究方向为跨国并购、国际贸易等。国 家公司数目市盈率市场价值/帐面股息收益率美 国3 4.80.74 6.5%日 本17.2 1.900.8%英 国150.5 5.19 1.8%瑞 典110.4 2.33 3.0%意大利1 5.5 1.21 2.1%西 德219.9 2.23 2.0%资料来源:汤姆科普兰,蒂姆科勒,杰克默林等著:!价值评估 公司价值的衡量与管理中文版第二版,贾辉然等译,中国大百科全书出版社,1998年,393页。最好能找到一个会计指标,这个指标能不受各国会计准则的限制,从而能在各国之间进行
44、比较。经济学家发现,自由现金流量可以满足上述要求,因为自由现金流量通常不受公司财务结构的影响。尽管各国的会计准则不同,但自由现金流量都是一样的,可以利用任何公开资料的会计制度来估计一个公司的现金流量,它可以超越各国会计准则的差异。麦肯锡公司的一项分析表明,自由现金流量贴现方法评估价值在美国之外是完全可行的。而且,该公司为各种不同的活动,如民营化、合并、以价值为基础的管理、合资企业和资产出售,对位于几十个国家的公司进行过价值评估,都表明现金流量贴现模型的可靠性。而且现金流量折现法还有一个好处,它需要对现金流量的组成进行仔细的思考,而正是这种细节往往使人能在跨国并购中及时发现很多问题,也能迫使人们进行更清醒的思考。利用自由现金流量估价的基本思想是:公司的价值应该等于其未来现金流