原文服务方: 人民珠江       
摘要:
以往水文序列分析中,对序列自相关性的研究多集中于一阶自相关性及其处理方法,而对于水文序列的高阶自相关性则鲜有表述.以陕西省典型流域实测年径流序列为研究对象,开展序列高阶自相关性的研究,探讨高阶自相关存在与否的问题.结果表明陕西省渭河、汉江、无定河三大典型流域中,仅有无定河流域风沙区的韩家峁、横山以及流域出口的白家川水文站的年径流序列检测到了高阶自相关,其余站点的径流序列均不存在高阶自相关性.为了验证高阶自相关性对水文分析的影响,通过BP神经网络预测模型对高阶自相关性的影响进行了评估,结果显示在输入变量中加入合适的高阶变量序列后,可在一定程度上提高模型的预测效果,从侧面验证了高阶自相关性客观存在的假设.同时,研究结果还表明对径流关系不佳的小样本资料地区,考虑高阶自相关性的影响,可有效提升小样本径流资料的展延效果,为区域水文设计的科学性与应用效果提供保障.
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文献信息
篇名 水文时间序列高阶自相关性 识别及其对水文分析的影响研究
来源期刊 人民珠江 学科
关键词 统计水文学 水文时间序列 高阶自相关性 BP神经网络 径流预测
年,卷(期) 2019,(2) 所属期刊栏目 应用基础
研究方向 页码范围 21-32
页数 12页 分类号 P333
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-9235.2019.02.004
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 张洪波 长安大学环境科学与工程学院 49 314 11.0 13.0
5 辛琛 14 39 4.0 5.0
6 李娇娇 长安大学环境科学与工程学院 3 11 2.0 3.0
7 李吉程 长安大学环境科学与工程学院 4 12 2.0 3.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
统计水文学
水文时间序列
高阶自相关性
BP神经网络
径流预测
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
人民珠江
月刊
1001-9235
44-1037/TV
大16开
广州市天河区天寿路80号
1980-01-01
中文
出版文献量(篇)
4341
总下载数(次)
0
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导