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题名基于滑动Copula函数的降水和径流关系变异诊断
被引量：9
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作者
李艳玲
畅建霞
黄强
王志良
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机构
西安理工大学陕西生态水利工程重点实验室
华北水利水电大学数学与信息科学学院
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出处
《水力发电学报》
EI
CSCD
北大核心
2014年第6期20-24,60,共6页
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基金
国家自然科学基金重大项目(51190093)
国家自然科学基金(51179148)
国家重大基础研究973(2011CB403306)
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文摘
将滑动窗口与Copula函数相结合,提出滑动Copula函数的降水和径流的关系变异诊断新方法。以渭河流域华县站1951-2011年的实测月降水量和月径流量序列为例,画出不同滑动窗口的序列相依关系图,在欧式距离评判标准下,拟合降水和径流关系变异前后的最佳Copula函数。结果表明,华县站降水和径流关系变异年份为1972年和1984年,降水和径流关系在1951-1972年和1985-2011年服从T-Copula函数分布,1973-1984年服从Clayton-Copula函数分布。Copula函数模拟二元变量的诸多优点,有助于进一步认识降水和径流的尾部相关关系,为随机变量关系的变异研究提供一种新的途径。
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关键词
水文水资源
变异
COPULA函数
尾部相关性
联合密度函数
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Keywords
abrupt changes
Copula function
tail dependence
joint density function
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分类号
P333.6
[天文地球—水文科学]
O211.5
[水利工程—水文学及水资源]
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题名城市需水量模拟及不确定性分析方法研究
被引量：4
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作者
聂思雨
莫淑红
王学凤
沈冰
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机构
西安理工大学陕西省生态水利工程国家重点实验室培育基地
中国水利水电科学研究院综合事业部
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出处
《干旱区地理》
CSCD
北大核心
2015年第2期260-266,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(51209169)
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文摘
需水量预测是区域水资源合理配置和有效管理的基础。由于供需水量的不确定性,精准的需水量预测较有困难。通过建立径向基函数(RBF)与BP神经网络预测模型,以西北地区城市西安市需水量为例,将用水量驱动因子作为模型输入,利用1990-2009年20组年用水数据进行网络训练模拟,对2010-2012年3组年用水数据进行检验预测,采用不确定性评价指数和置信区间方法对两种模型及模拟结果进行比较分析。结果表明,RBF与BP模型预测期的均方根误差分别为0.08、0.26,不确定性评价指数分别为0.74、1.02且BP模型预测值的相对误差最大超过10%以上,而RBF模型预测值的相对误差均小于5%,说明RBF模型模拟效果好,具有预测精度高以及不确定性影响低的双重优势;在模拟结果基础上,引用置信区间分析了结果的可靠性,为分析城市需水预测的不确定性提供了依据。
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关键词
需水量
RBF神经网络
BP神经网络
不确定性分析
西安市
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Keywords
water demand
RBF neural network
BP neural network
uncertainty analysis
Xi＇an City
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分类号
TV213.4
[水利工程—水文学及水资源]
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