基于遗传熵谱估计的年径流周期识别

• 作者: 张建云 张明 金菊良
• 来源期刊: 水科学进展
• 关键词: 年径流 时间序列 周期识别 最大熵谱估计 加速遗传算法
• 年，卷（期）: 2009,（3）
• 页码范围: 337-342
• 页数: 6页
• 分类号: P333.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-6791.2009.03.005

摘要

为识别年径流量序列的隐含周期.提出基于加速遗传算法的熵谱估计算法,与传统的方差谱和Burg谱相比,该方法由熵谱分析的4个等价条件构建多目标函数.并以加速遗传算法作为优化算法,谱估计结果不依赖于初始值的选取,对数据长度、信噪比和初相位有较强的适应性.在三川河流域后大成站1956-2000年径流量序列周期识别中的应用结果表明,在95%的置信检验水平下,序列中存在着12.29年和2.67年的显著隐含周期,为三川河流域年径流的变化规律和变化的阶段性研究提供了一条新的定量研究手段.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张建云		35	1499	16.0	35.0
5	金菊良	合肥工业大学土木与水利工程学院	289	7106	44.0	72.0
6	张明	河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室	16	127	6.0	11.0