【摘 要】
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本文采用能反映时间序列长相关性的自回归分数整合滑动平均（FARIMA）模型,建立了日流量过程的随机模拟方法。首先提出概率权重矩-正态分位数变换（PWM-NQT）法进行日流量预处理,将预
【基金项目】
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国家自然科学基金(51078021);教育部高等学校博士学科点专项科研基金(20100009110016)
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本文采用能反映时间序列长相关性的自回归分数整合滑动平均（FARIMA）模型,建立了日流量过程的随机模拟方法。首先提出概率权重矩-正态分位数变换（PWM-NQT）法进行日流量预处理,将预处理后得到的平稳、正态时间序列用于FARIMA模型的辨识和参数估计。基于FARIMA模型得到正态化日流量模拟值,并由正态分位数逆变换及逆标准化分别得到标准化日流量模拟值及日流量过程模拟值。将建立的模型应用于长江流域宜昌水文站日流量过程随机模拟,统计检验表明,建立的随机模拟方法能合理考虑日流量过程的季节性周期和长相关性,同时也
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