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摘要:
为便于准确预测未来水文信息,提出基于复杂性理论的非一致性水文序列突变诊断方法.分析水文突变驱动因子,包括自然变化、气候变化与人类活动等,从概率分布、均值、方差与变异系数多方面表现水文序列突变统计特征.结合复杂性理论,将诊断模型抽象为一个复杂网络,分别计算最短路径、集聚系数与节点介数,构建一个介于规则和随机之间的小世界复杂网络模型.采用最小二乘算法确定模型目标函数,设置约束条件,获得最优分段线性方程,考虑变异点存在的连续性特征,计算变异点置信的上、下限,更加准确地判断变异点位置,实现水文序列突变诊断.仿真结果证明,上述方法诊断结果与历史资料具有高度相似性,可为后续水文系统分析提供决策依据.
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文献信息
篇名 基于小世界复杂网络的水文诊断模型仿真
来源期刊 计算机仿真 学科 工学
关键词 复杂性理论 非一致性 水文序列 突变诊断 最小二乘算法
年,卷(期) 2022,(4) 所属期刊栏目 仿真服务化
研究方向 页码范围 477-481
页数 5页 分类号 TV882
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-9348.2022.04.093
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研究主题发展历程
节点文献
复杂性理论
非一致性
水文序列
突变诊断
最小二乘算法
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
计算机仿真
月刊
1006-9348
11-3724/TP
大16开
北京海淀阜成路14号
82-773
1984
chi
出版文献量(篇)
20896
总下载数(次)
43
总被引数(次)
127174
相关基金
山西省自然科学基金
英文译名:Shanxi Natural Science Foundation
官方网址:http://sxnsfc.sxinfo.gov.cn/sxnsf/index.aspx
项目类型:
学科类型:
论文1v1指导