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在一元平稳随机过程游程理论的基础上,提出了多元平稳随机过程游程分析方法,并推导出一系列计算公式。多元平稳随机过程可以划分为四种类型,即:空间和时间均独立的多元平稳随机过程;空间独立,时间相依的多元平稳随机过程;空间相依,时间独立的多元平稳随机过程;空间和时间均相依的多元平稳随机过程。采用统计试验法验证了公式的正确性。将理论方法应用于黄河流域历史干旱重演特性的研究,结果表明:黄河中下游同步发生年干旱现象的重现期为5.78年,连续1年以上发生的重现期为7.76年,连续3年以上出现的重现期为110年左右。 相似文献
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城市兴趣域的识别对城市研究具有重要的现实意义。当前识别大多是通过遥感影像以及实地调查,采用欧式距离的区域范围估计方法实现,没有考虑城市居民活动以及道路结构约束对兴趣域产生的影响。本研究提出一种结合网络评论数据和道路约束的城市兴趣域识别方法。首先,采用约束Delaunay算法,对空间结构复杂的道路进行简化;继而,设计基于Epanechnikov核函数的网络核密度算法,实现顾及道路约束的城市兴趣域空间范围的划分;最后,通过网络评论数据中的评论次数与评论文本,量化城市兴趣域的吸引程度,并依此判别其功能类型,从而实现兴趣域的识别。实验以广州市越秀区为例,成功识别出了宜安广场、北京路等城市兴趣域。该方法对城市空间结构的精细化识别、分析和规划具有重要的现实意义。 相似文献
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地下水动态并行预测方法 总被引:6,自引:0,他引:6
本文首次提出了地下水动态并行预测的概念,采用人工神经网络技术使并行预测得以实现,两个算例演示结果表明,人工神经网络不但实现了并行预测而且还比传统的不确定性主人有较高的预测精度。 相似文献
77.
水文水资源分析新方法——子波分析 总被引:4,自引:0,他引:4
子波为最短、最简单的振动。建立在子波基础上的一套分析称之为子波分析。这种分析用于时间序列的研究有其独特之处。成为当前各个领域探讨的热蹼。本文论述将子波分析引入水文水资源研究的意义,简要介绍国内外研究现状,最后指出子波分析在水文水各需要重点探讨的问题。 相似文献
78.
运用BP网络预测地下水位 总被引:15,自引:0,他引:15
人工神经网络是一门新兴的交叉学科,是处理非线性问题的有效方法。本文把影响地下水位的因素集作为网络的输入向量,地下水位本身作为网络的输出向量,构成了预测地下水位的BP网络模型。一个实例的应用实践表明,用BP网络预测地下水位较准确地反映了客观实际,比其它方法如回归模型具有较高的拟合严谨和预测精度。 相似文献
79.
大中型水库坝前最高水位统计变化特性分析 总被引:2,自引:0,他引:2
根据全国160座大中型水库的实际观测资料。对坝前年最高水位的变化特性进行了较系统的分析研究。结果表明,年最高水位为独立随机变量,概率分布多为负偏,可由三参数对数正态表征。参数由概率权重法估计。 相似文献
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