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摘要:
由于气候因素和下垫面因素的综合影响,水文时间序列表现出复杂的非线性,包括确定性成分和随机成分,如月径流序列、日均流量序列等.这些预报对象如果不加处理直接用AR(p)建模进行预测误差较大.文中介绍了通过对非平稳序列提取周期项和趋势项后的余差序列建立AR(p)模型进行水文中长期预报的组合预测方法,并以嘉陵江北碚站7月最大洪峰流量序列为例对组合模型进行验证,结果比较满意.
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文献信息
篇名 水文时间序列逐步回归随机组合预测模型及其应用
来源期刊 水利水电技术 学科 地球科学
关键词 逐步回归 周期分析 趋势分析 自回归模型 组合模型 水文时间序列 水文中长期预报
年,卷(期) 2007,(6) 所属期刊栏目 水文水资源
研究方向 页码范围 1-4
页数 4页 分类号 P33
字数 3442字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-0860.2007.06.001
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 汤成友 10 86 5.0 9.0
2 郭丽娟 2 22 2.0 2.0
3 王瑞 3 31 2.0 3.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
逐步回归
周期分析
趋势分析
自回归模型
组合模型
水文时间序列
水文中长期预报
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研究分支
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相关学者/机构
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水利水电技术
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11-1757/TV
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1959
chi
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相关基金
国家重点基础研究发展计划(973计划)
英文译名:National Basic Research Program of China
官方网址:http://www.973.gov.cn/
项目类型:
学科类型:农业
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