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Spatial and temporal variability of daily precipitation in Haihe River basin, 1958-2007 被引量:17
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作者 CHU Jianting XIA Jun +2 位作者 XU Chongyu LI Lu WANG Zhonggen 《Journal of Geographical Sciences》 SCIE CSCD 2010年第2期248-260,共13页
The seasonal variability and spatial distribution of precipitation are the main cause of flood and drought events. The study of spatial distribution and temporal trend of precipitation in river basins has been paid mo... The seasonal variability and spatial distribution of precipitation are the main cause of flood and drought events. The study of spatial distribution and temporal trend of precipitation in river basins has been paid more and more attention. However, in China, the precipitation data are measured by weather stations (WS) of China Meteorological Administration and hydrological rain gauges (RG) of national and local hydrology bureau. The WS data usually have long record with fewer stations, while the RG data usually have short record with more stations. The consistency and correlation of these two data sets have not been well understood. In this paper, the precipitation data from 30 weather stations for 1958-2007 and 248 rain gauges for 1995-2004 in the Haihe River basin are examined and compared using linear regression, 5-year moving average, Mann-Kendall trend analysis, Kolmogorov-Smirnov test, Z test and F test methods. The results show that the annual precipitation from both WS and RG records are normally distributed with minor difference in the mean value and variance. It is statistically feasible to extend the precipitation of RG by WS data sets. Using the extended precipitation data, the detailed spatial distribution of the annual and seasonal precipitation amounts as well as their temporal trends are calculated and mapped. The various distribution maps produced in the study show that for the whole basin the precipitation of 1958-2007 has been decreasing except for spring season. The decline trend is significant in summer, and this trend is stronger after the 1980s. The annual and seasonal precipitation amounts and changing trends are different in different regions and seasons. The precipitation is decreasing from south to north, from coastal zone to inland area. 展开更多
关键词 climate change spatial and temporal variability of precipitation Mann-Kendall method kolmogorov-smirnov test Z test F test Haihe River basin
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完全随机设计两样本的Wilcoxon检验与K-S检验功效比较 被引量:10
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作者 曾艳 李桂花 庄刘 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2011年第4期372-374,共3页
目的对完全随机设计下两样本比较的Wilcoxon检验与Kolmogorov-Smirnov(K-S)检验的功效进行比较。方法采用Matlab7.5软件编程,利用MonteCarlo方法模拟不同总体条件下两种方法的检验功效。结果对正态分布,两总体方差比率越大K-S检验的功... 目的对完全随机设计下两样本比较的Wilcoxon检验与Kolmogorov-Smirnov(K-S)检验的功效进行比较。方法采用Matlab7.5软件编程,利用MonteCarlo方法模拟不同总体条件下两种方法的检验功效。结果对正态分布,两总体方差比率越大K-S检验的功效越高,而Wilcoxon检验则受方差比率的影响不大;对偏态分布,两检验法在方差不等时功效更高。方差相等且样本量较大的两组数据比较时,Wilcoxon检验功效高于K-S检验;其余情况则K-S检验功效更高;如果样本量足够大,两种方法功效接近。结论当两组样本方差相等且样本量较大时(n≥50)建议采用Wilcoxon检验,而在其他条件下均可采用K-S检验,当效应量ES≥0.8且样本量n≥50时两种方法均可。 展开更多
关键词 Wilcoxon检验 kolmogorov-smirnov检验 MONTE CARLO模拟 功效
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智能电表通信模块可靠性评估 被引量:11
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作者 肖勇 胡珊珊 +2 位作者 许卓 王保帅 罗奕 《南方电网技术》 CSCD 北大核心 2020年第8期52-57,共6页
针对智能电表通信模块故障率较高的实际情况,开展了对智能电表通信模块可靠性的评估。通过可靠性加速寿命试验方式,在5组不同温湿度组合应力下进行了可靠性试验。通过对失效数据进行双参数指数分布、威布尔分布、正态分布、对数正态分... 针对智能电表通信模块故障率较高的实际情况,开展了对智能电表通信模块可靠性的评估。通过可靠性加速寿命试验方式,在5组不同温湿度组合应力下进行了可靠性试验。通过对失效数据进行双参数指数分布、威布尔分布、正态分布、对数正态分布的拟合优度检验和优选,发现智能电表通信模块的失效样式最符合双参数指数分布模型。利用Peck加速模型,对试验数据进行外推,得到智能电表通信模块的可靠度函数,其10 a不可靠度为0.126,该结果不符合智能电表的整体寿命要求,进而提出了通信模块可靠性提升的措施。 展开更多
关键词 智能电表 通信模块 可靠性评估 双指数参数失效分布 加速寿命试验 K-S检验法
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基于径向基函数神经网络的电火花线切割机床可靠性数据模拟生成 被引量:14
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作者 贾志新 张宏斌 郗安民 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第2期145-149,共5页
针对电火花线切割机床(Wire electrical discharge machining,WEDM)可靠性数据分布模型无法确定的问题,提出应用径向基函数(Radial basis function,RBF)神经网络对可靠性数据进行模拟仿真,扩大可靠性数据样本量,从而确定其分布模型的方... 针对电火花线切割机床(Wire electrical discharge machining,WEDM)可靠性数据分布模型无法确定的问题,提出应用径向基函数(Radial basis function,RBF)神经网络对可靠性数据进行模拟仿真,扩大可靠性数据样本量,从而确定其分布模型的方法。选取聚类学习算法作为神经网络学习方法,通过无监督学习确定RBF神经网络中各隐节点的数据中心,并根据各数据中心之间的距离确定隐节点的扩展常数,然后用有监督学习训练各隐节点的输出权值。经过对原始可靠性数据进行拟合训练后生成一套RBF神经网络,随机产生100个可靠度数据输入该神经网络产生与原始可靠性数据具有相同失效统计规律的数据。对扩充后的可靠性数据通过图估计法和柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫(Kolmogorov-smirnov,K-S)检验法确定电火花线切割机床可靠性数据分布模型为对数正态分布模型,同时对可靠性模型的参量估计更加准确。 展开更多
关键词 径向基函数神经网络 可靠性 电火花线切割机床 聚类学习算法 柯尔莫哥洛夫—斯米尔诺夫检验法
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