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摘要:
水文过程相依性是水文变异的主要表现形式之一,应用自回归模型对其进行拟合时合理确定模型阶数是一个难点问题.本文在分析AIC和BIC准则的基础上,提出了一种以原序列与其相依成分的相关系数作为拟合度指标,同时借用信息熵形式的函数式,作为模型不确定性度量指标的自回归模型定阶准则(简称RIC准则).以AR(1)、AR(2)、AR(3)和AR(4)模型为例进行统计试验,将不同序列长度下该准则的定阶准确率与其他定阶准则进行比较,试验结果表明,RIC准则对于上述模型均具有较好的适应性,且定阶准确率远高于AIC准则,其中对于前三阶模型RIC准则优于BIC准则,但四阶模型略低于BIC准则.RIC准则的优势是可以同时满足模型定阶、相依程度分级与模型检验的需求,将其应用于实测水文序列分析,结果显示,该准则能较准确地识别自回归模型的阶数,且符合提出的“相依有变异而残差无变异的最小阶数”的检验标准.
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文献信息
篇名 水文序列相依变异识别的RIC定阶准则——以自回归模型为例
来源期刊 水利学报 学科 地球科学
关键词 相依变异 相关系数 自回归模型 AIC准则 BIC准则 RIC准则
年,卷(期) 2019,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 721-731
页数 11页 分类号 P333
字数 8672字 语种 中文
DOI 10.13243/j.cnki.slxb.20181069
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 谢平 武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室 105 1713 21.0 39.0
3 陈杰 武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室 65 223 9.0 11.0
4 桑燕芳 中国科学院地理科学与资源研究所陆地水循环与地表过程重点实验室 32 332 8.0 17.0
7 李雅晴 武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室 1 0 0.0 0.0
8 赵羽西 国家电网公司西南分部 2 2 1.0 1.0
9 吴林倩 武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室 1 0 0.0 0.0
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