水文时间序列相关论文
水资源是社会经济可持续发展的重要保障,探究水文时间序列的变化规律是水资源及水文科学领域关键的科学问题,在水资源规划管理、水......
受自然因素及人类活动的影响,水文序列发生突变甚至是变异,导致旱涝灾害等一系列水文极值事件频发的问题。因此,如何精确地检测变......
小波回归模型(WR,Wavelet Regressive model)是目前常用的且性能较优的一种水文时间序列模拟预报方法.然而,小波回归模型不能很好......
运用连续小波对新疆天山北坡的乌鲁木齐河上游1958-2006年的月均气温(MMT)、月降水量(MP)和月均径流量(MMR)变化进行了多时间尺度......
水文时间序列的描述和预测历来是水文水资源系统十分重要的研究课题之一，它是水资源规划、配置与调控的基本依据。气候变化和人类活......
在水资源开发利用过程中,实时而准确的日径流量预报在减少灾害、防洪调度等方面起到了巨大的作用。本文将传统的小波分析理论和人......
受气候变化和人类活动的影响，自然环境一直处在不断变化的过程中，期间水文系统也随之发生了改变，水文序列表现出显著的非线性和复杂性......
近年来,经济、社会的快速发展,使得巢湖流域这一自然系统的环境日益恶化,水资源的形势愈发严峻,已经成为巢湖流域经济、社会发展的......
水资源问题已成为制约社会经济快速发展的一个至关重要因素,因此对区域水文时间序列进行分析研究,在很大程度上可以帮助人们了解相......
水文时间序列是一个错综复杂的不确定性研究系统,它的主要研究内容有水文模拟、水文频率计算和水文预报等三大模块知识。本文在学......
支持向量机在系统辨识和分类研究方面比较成熟,目前尚没有提出有效的支持向量回归理论来解决非线性、时变、干扰的复杂问题.支持向......
受气候变化、人类活动等诸多因素影响,水文情势产生变异问题,以灰色差异信息理论为基础,建立差异信息相对测度体系和最优信息二分......
水文时间序列数据中蕴藏着自然演变的规律和人类活动对下垫面影响的信息。通过序列模式挖掘技术发现这些时空序列中蕴藏的洪水频率......
针对目前水文时间序列变点识别研究中忽略了方法的稳健性，未能充分考虑异常值的影响的不足，提出了利用一种高度稳健的高斯混合密度分......
【目的】建立水文时间序列预测的核主成分支持向量机（KPCA_SVM）模型。[方法]利用核主成分分析（KPCA）对输入数据进行非线性特征信息提取......
一、引言 在水文系统中，水文时间序列变化具有趋势性。由于自然条件及人类活动影响，流域水文特征随时问序列的演变特征将发生变化。......
在目前的水文时间序列周期的识别中,存在较大的困难,为了能够有效的简化水文时间序列周期识别的难度,本文就展开了对水文时间序列......
以重构相空间理论为基础，探讨了混沌时间序列的支持向量机预测模型建模的思路、特点及关键参数的选取。利用饱和关联维数法进行相空......
以1971-2002年的降雨量资料为依据，利用相关知识和时间序列分析方法，对多伦县降雨量时间序列进行了模拟。利用年资料建立随机模型，根......
提出了动态分维数的计算方法, 并应用此方法对曹娥江低潮位序列中的突变成份进行了分析。经成因分析和合理性解释表明, 文中所用的......
简要介绍混沌和BP神经网络的理论,在此基础上阐述了水文时间序列预测中混沌同BP神经网络结合的可行性,提出了用最小嵌入维数作为BP......
运用Mallat算法和Daubechies小波，介绍了基于小渡变换的水文时间序列分解方法。通过小渡变换，将水文时问序列分解成不同时间尺度的确......
在对重庆青木关岩溶地下河进行水文地质调查和水文气象观测的基础上，针对岩溶地下河水文过程的复杂非线性特征及存在的观测噪声，利用......
文中提出了一种基于标准年和混沌分析的中长期水文预报方法。首先对最近若干年的水文时间序列进行标准年和剩余分量混沌特性分析；然......
通过Monte-Carlo模拟试验对小波多分辨分析法在水文时间序列趋势分析中的趋势识别能力进行了研究。结果表明,小波多分辨分析方法的......
水文时间序列数据（Time Series Data）时间序列数据和普通的数据不同，其每个数据都具有时间的各项特征，如数据的时间先后顺序、不同时间......
水文过程到底是不是低维混沌过程一直是个有争议的问题.相关文献在混沌特征参数估计中存在不少问题,包括:时延量估计的主观性很强,......
小波消噪方法的核心问题是阈值的选择及确定。依据样本熵的特性,将样本熵与小波分析方法耦合起来,提出了一种自适应确定阈值的小波......
当前在水文序列变异点识别中常采用的几种统计方法都对数据有较多假设,当假设不满足时,识别结果通常并不理想。本文根据统计学方差......
混沌理论为研究复杂多变的非线性水文时间序列开辟了新的途径.本文在相空间重构的基础上,反演了水文系统动力模式,据此进一步建立......
为准确有效地识别和分离水文时间序列中的噪声成分,应用信息熵理论并结合小波消噪概念,建立了小波系数阈值优选熵准则和水文序列消......
混沌理论在水文预测中应用十分广泛，其主要集中在水文混沌预测的模型研究上。在水文预测的研究过程中，需要利用混沌分析方法开展对空......
水利信息化的建设积累了大量历史水情数据，对这些数据进行挖掘，找到与给定时间段相似的水文过程，为城市防汛提供指导。针对水文数据维......
对珠江高要、石角站近50年（1957--2000年）流量、含沙量和输沙量月均时间序列利用复Morlet小波变换，分析水沙序列的多时间尺度变化特征......
水文时间序列的代表性分析是水文频率计算的一项重要内容，水文频率分析成果的优劣在很大程度上取决于水文序列的代表性。目前对水文......
针对传统的中长期水文预测方法由于缺乏对水文要素本身内部结构和变化特性的描述，往往导致建模过程中确定模型结构、参数等存在盲目......
介绍了混沌和人工神经网络的理论及其在水文中的应用,在此基础上分析了水文时间序列中嵌入维数和BP神经网络的输入节点数的内在联......
针对基于正态分布的检测算法在窗口中出现偏差较大的极端异常值时,检测模型出现不稳定的现象,提出一种基于柯西分布的异常检测算法......
水文时间序列预测对于水文水利决策有着重要的意义。鉴于水文时间序列的复杂性,提出了一种水文时间序列的混合核PSO-KELM预测模型：......
传统DTW算法复杂度高,特别当处理海量数据时,耗时长。为了从算法和实现手段两方面同时入手,提高DTW运算效率,提出基于Hadoop平台,......
将时间序列相似性搜索的数据挖掘方法应用于水文时间序列数据中,挖掘相似的水文过程.在分析欧氏距离和动态时间扭曲距离两种相似性......
水文时间序列是时间序列在水文领域的体现,反应了降水、水位、流量等水文要素随时间变化的信息。水文时间序列的相似性研究,对于发......
建立了用于时间序列变点分析的贝叶斯数学模型,以此来研究随机水文时间序列均值的突变. 该模型的核心部分是根据观测到的资料,通过......
在借鉴趋势检验和突变分析各种统计应用软件使用方法的基础上,结合水文工作实际,对数据输入格式进行统一约定,对计算分析过程进行......
水文时间序列相似性挖掘是水文时间序列挖掘的重要方面,对洪水预报、防洪调度等具有重要意义。针对水文数据的特点,提出了一种基于......
讨论了时间序列趋势预测研究的现状和典型方法，并在时间序列预测中引入神经网络方法。介绍了水文时间序列趋势预测挖掘系统的设计与......
利用数据挖掘技术从长期观测的数据序列中发现蕴藏的规律是当前研究热点之一。相似性挖掘是时间序列挖掘的基础,提出一种基于语义......
应用小波分析方法及相关理论,以海河流域黑龙洞泉域47a（1956~2002年）年降雨序列和黄河利津站54a（1950~2003年）年径流序列为例,深入研究......
