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研究基于高阶概率权重矩的广义极值分布参数估计。根据高阶概率权重矩法原理,建立了广义极值分布高阶概率权重矩估算参数模型。以陕北地区4个水文测站的年最大洪峰流量序列为例,结果表明:高阶概率权重矩法能赋予大洪水值更多的权重。蒙特卡洛试验表明:适当提高阶数可以减小误差,但阶数过高反而会增大误差。 相似文献
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研究pair-copula在干旱特性联合概率中的应用。以渭河流域咸阳站降雨资料为例,采用游程理论,选取干旱历时、干旱烈度和烈度峰值为干旱特性变量,应用Pearson线性相关系数、Spearman相关系数和Kendall秩相关系数进行相依性度量。采用4种常用的copula函数构造了12种pair-copulas,以RMSE、AIC、BIC为准则选择最优的pair-copula。运用Rosenblatt变换的Bootstrap法进行copula拟合度检验,推导3变量的联合概率分布。与3维对称、非对称阿基米德copulas和椭圆copula比较,表明pair-copula可以描述多变量水文概率分布。 相似文献
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群智能优化算法在水文频率曲线适线中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
根据不同适线准则,研究群智能优化算法在水文频率曲线适线中的计算问题,为水利工程规划、水资源优化配置等提供依据。以陕北地区12个主要测站的年径流系列为例,选取五大分布类共12种分布线型,根据我国现行水利水电工程设计洪水计算规范,按照离(残)差平方和最小准则(OLS)、离(残)差绝对值和最小准则(ABS)、相对离差平方和最小准则(WLS),以MATLAB7.6为计算平台,研究模拟退火算法、遗传算法、粒子群算法和蚁群算法进行水文频率参数的估计。在不同适线准则下,陕北地区年径流最优频率分布模型为广义Logistic分布(Generalized Logistic Distribution,GLO),粒子群算法进行参数估算偏差最小。与传统优化方法相比,群智能优化算法对优化目标函数要求低,是一种推求年径流频率曲线统计参数的新途径。 相似文献
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运用非参数核密度估计方法研究干旱发生的联合概率、条件概率和重现期等干旱特征,以宁夏盐池站的月降水为例,应用单变量核概率密度函数估计干旱历时D的边缘分布,进行参数方法和非参数方法的拟合效果比较。在此基础上,采用双变量核概率密度函数估计方法构建了历时D与烈度S、历时D与峰值P的两变量联合概率分布,并计算了联合分布的重现期、条件概率与条件重现期。结果表明:与参数方法相比,非参数核密度估计方法能够描述干旱历时D、烈度S和峰值P两两之间的联合分布,是研究干旱频率的另一种新途径。 相似文献
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基于Copula的区域水文干旱频率分析 总被引:4,自引:0,他引:4
以径流量为水文干旱指标,通过径流量距平百分率和径流量累积频率两种方法识别水文干旱特征变量,并以适线法确定单个干旱特征变量的分布曲线,在此基础上利用Archimedean Copula函数构建了干旱历时与干旱烈度间的联合分布,并计算干旱重现期。应用研究结果表明:用Copula函数,得以上两种识别法提取的干旱历时和干旱烈度的联合概率分布,其重现期计算结果与区域实际受旱状况相符,其中径流量距平百分率法相对更优、更直观;适线法避免了基于样本数据估计分布函数参数的不合理性,使基于Copula函数的频率分析结果更可靠。 相似文献
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基于Budyko假设,考虑土壤水蓄变量因子,改进流域水热耦合平衡方程,验证了Budyko假设在松花江流域的适应性,分析了松花江流域实际蒸散发(ET_a)的时空变化特征及其驱动机制。主要结论如下:(1)以1995~2006年作为模型参数率定期,2007~2012年作为模型检验期,用P-ΔS代表陆面蒸散发的水分供应条件,结果表明,增加土壤水蓄变量因子,提高了模型对实际蒸散发的模拟精度。(2)在α=0.1的显著性水平下,1995~2012年各汇水区ET_a均没有趋势性变化;ET_a在空间上由西向东逐渐增加,存在明显的地带性。(3)降水对ET_a的贡献量空间变化与潜在蒸散发、降水、土壤水蓄变量对ET_a总贡献量空间变化一致,表明松花江流域的水分条件是影响实际蒸散发的主导因素。 相似文献