基于混沌时间序列局域模型对农机总动力的预测

农业机械总动力是评价一个国家农业现代化程度的重要指标.本文采用混沌时间序列的一阶局域模型对新疆农业机械总动力进行了预测.误差分析表明,该一阶局域预测模型拟合值的平均绝对误差为0.64％,低于灰色理论GM(1,1)模型的0.90％,得到了较好的预测效果.     

基于小波分析的年最大径流预测方

径流序列可以看成是各种不同成分线性叠加构成的时间序列。利用小波变换良好的局部化时频分析能力，将年最大径流序列进行分解，使其趋势项、周期项和随机项得以分离。各子序列分别代表不同的时间尺度，反映了各种物理因素对径流过程的影响。然后根据各子序列的特性分别建立幂函数、周期函数或ARMA模型并进行预测。最后将各子序列的预测值合成，得到年最大径流序列的预测值。对宜昌站1991年至2002年最大径流量的预测结果表明，该方法是切实可行的。并指出小波包变换在分析中、高频信息方面优于小波变换，有助于进一步提高预测的精度。     

径流混沌网络模型及其在长江三峡

流域径流受诸多因素影响,变化复杂,仅凭观测站统计数据难以发现其演变规律。以混沌理论为基础,将三峡寸滩站月平均径流量时序曲线进行相空间重构,并确定合理饱和关联维数,再与神经网络结合,用多维相空间建立网络学习样本和教师值,参照饱和维数建立网络结构,形成混沌神经网络分析模型,以期发现流域径流模型的变化规律。结果表明,对三峡流域径流数据的混沌网络分解后,能找到其合理的演变规律,为三峡库区水资源的合理开发利用具有实际工程意义。     

基于多元混沌时间序列的数控机床运动精度预测

为了解决有限长度且含有噪声时的单元精度时间序列相空间重构中的信息丢失问题,提出了基于多元混沌时间序列的数控机床运动精度预测方法。首先,引入多元相空间技术,将多个精度特征量时间序列映射到高维相空间,建立多元精度状态空间。然后采用主成分分析法,对高维相空间实现降维,去除冗余。最后,构建一种小波神经网络模型,将重构信息输入到预测模型中训练,实现对数控机床运动精度的预测。实验表明,该方法能够很好地分析数控机床运动精度变化规律,比单元混沌时间序列方法有更好的预测效果,且适应性和实用性更强。     

辽河流域径流序列特性分析

以辽河干流、浑河、太子河3个子流域为研究区域,依据地域代表性选取辽河干流石佛寺水文站、浑河沈阳水文站、太子河辽阳水文站为分析测站,依据各测站1956-2000年月径流资料,分析辽河流域径流年内、年际变化规律.结果表明:辽河流域径流年内分配极不均匀,月径流变化幅度比较大,其中辽河干流最大月径流可占年总径流的60%以上;径流年际变化趋势不显著,约存在10a、12a、19a、21a的周期.     

径流混沌网络模型及其在长江三峡预测研究中的应用

流域径流受诸多因素影响,变化复杂,仅凭观测站统计数据难以发现其演变规律.以混沌理论为基础,将三峡寸滩站月平均径流量时序曲线进行相空间重构,并确定合理饱和关联维数.再与神经网络结合,用多维相空间建立网络学习样本和教师值,参照饱和维数建立网络结构,形成混沌神经网络分析模型,以期发现流域径流模型的变化规律.结果表明,对三峡流域径流数据的混沌网络分解后,能找到其合理的演变规律,对三峡库区水资源的合理开发利用具有实际工程意义.     

基于条件概率分布的玛纳斯河年径流序列频率分析

根据玛纳斯河1956―2006年年径流序列数据,采用Mann-Kendall突变检验法和累积距平法对其变化趋势及突变进行了分析,通过条件概率分布法、K-S检验、OLS及AIC对其进行了拟合优度检验。结果表明,玛纳斯河年径流在1956―1995年呈现减少趋势,在1996―2006年年径流呈现增长趋势,并在1995年发生突变;最优分布的设计年径流值在各频率下均较传统频率法求得的设计年径流值增加1%~10%,条件概率分布相对于传统的水文频率计算方法得到的设计结果更有利于玛纳斯河的防洪安全及洪水资源利用。     

电站运行对流量时间序列影响评价方法初探

大坝建设会对河流水文情势带来影响,进而影响河流生态系统.针对水电站调度对河流水文情势影响评价问题,引入分形理论,采用分形维数来评价电站调度对水文情势的影响程度,并将其用于东江上游枫树坝电站调度对其下游水文情势影响评价.采用龙川水文站49 a日流量数据进行计算,并与变差系数、峰度值进行对比分析,结果表明,分形维数与变差系数、峰度值对流量过程变化表征一致.分形维数明确表征洪水的集散程度和变化频率,即洪水集中,变化频率低,分维数相对较小;反之,分维数相对较大.同时,分形维数可以用来评价年度水文过程的自相似性.     

我国家庭食物中毒事件的时间序列分析

近年来食品安全事件层出不穷,染色馒头、有毒奶粉、灌水猪肉等频繁发生的食品问题引发了人们对食品安全的反思,食品安全已成为全社会关注的热点话题.文章使用了文献综述法、案例法、ARIMA模型法等方法进行了分析,阐述了食品安全理论和时间序列相关理论,剖析了我国食品安全问题的现状.     

应用时间序列法作薛城供电局1994年各月售电量预测分析

应用时间序列法作薛城供电局１９９４年各月售电量预测分析李华文湖北省水利厅（４３００７１）［编者按］本刊第一期刊登了李华文同志的论文《应用时间序列作县电网规划电量预测分析》以后,收到了许多读者来信。其中山东省薛城供电局刘恩德同志请求作者帮助作该局１９９...     

东江流域博罗站天然年径流量序列多时间尺度分析

采用Morlet小波函数,对东江流域博罗站1956-2005年天然年径流时间序列进行了小波分析,揭示了流域天然年径流变化的多时间尺度的复杂结构,分析了不同时间尺度下天然年径流序列变化的周斯,并根据主周期对未来序列变化进行了预测。研究结果表明,天然年径流序列呈现微弱的减少趋势,21 615万m3/(10 a),近50年天然年径流量减少了约108 075万m3;天然年径流量变化的特征时间尺度为2年、4年、8年、12年、19年,其中8年左右的周期振荡最强,为天然年径流量变化主周期;依据主周期的变化趋势,预测2006-2009年间天然年径流将偏多,大约在2010-2013年天然年径流将偏少。     

基于信息扩散近似推理的年径流量预测模型

通过分析年径流时间序列的特性,利用信息扩散近似推理描述年径流量间的复杂非线性关系,建立起基于信息扩散近似推理的年径流预测模型.信息扩散近似推理将样本点转换成模糊集,部分弥补了由于数据的不完备性所造成的信息空白,并可以将矛盾模式转换成兼容模式.通过与传统预测方法相比较,发现该模型能够很好地光滑样本数据以及能够较好地发掘知识,有较高的预测精度和推广应用价值.     

开都河径流年内分配特征研究

以开都河大山口水文站1956—2006年逐月径流量数据为基本资料,采用Mann-Kendall法和小波分析法将径流划分为水文变化特征相似的6个时段,然后计算各个时段年内分配不均匀系数、集中度(期)、变化幅度和月(季)百分比等多个指标,分析开都河径流年内分配特征。结果表明,开都河来水年内变化较大,历年年内径流分配很不均匀;年内径流主要集中于6—8月份,特枯月为2—3月份;年内径流分配主要受气温变化和高山融雪的影响。     

年径流丰枯分类方法的效果研究

研究年径流丰枯分类方法的效果,对流域水文分析和水资源管理具有重要意义.从年径流过程相似性、总量差异性、分布均匀性等3个方面,定义了3个对应的丰枯分类效果评价指标,即相似指数、差异指数和均布指数.根据所采用的丰枯分类指数,将年径流丰枯分类方法划分为综合指数型、关系指数型和综合关系指数型等3类,并从3类方法中各选取3种代表...     

输入方式对BP模型年径流预测影响研究

针对输入方式对BP模型的影响问题,基于岚河流域降雨、蒸发、径流等资料,设置了不同的资料情况及数据输入方式,分别构建了BP模型。研究结果表明,与未同时考虑降雨、蒸发、径流等影响因素的模型相比,同时考虑了三者影响的模型精度更高;以各资料前三年数据作为输入量较以前两年和前四年的数据作为输入量,紧邻下一年的径流数据作为输出量的模型的精度更高;既考虑了降水、蒸发、径流等影响因素又选用上述最佳的数据输入方式的模型精度最高。BP模型适用于干旱半干旱地区的岚河流域,其预报结果可用于该流域的水资源规划管理。     

基于SOM神经网络的年径流划分 ——以密云水库为例

传统的年径流划分往往通过年径流量的数量指标划分丰水年、平水年与枯水年.但仅仅通过该方法难以反映年内径流分布的情况.引入SOM神经网络,根据径流序列的月径流量、集中度与集中期,年内不均匀系数等指标,进行年径流序列的划分,得出具有年内特征的年径流划分成果.并以密云水库为例,对密云水库年径流进行了应用研究,将密云水库年径流序...     

一维水文要素时间序列及可预报时间尺度研究

用浑沌理论分析了一维水文要素时间序列的模式特征和中长期预报的可行性 ,并给出了水文要素可预报时间尺度的衡量指标。经过水文系统的实例研究表明 :水文系统具有混沌性 ,水文要素可预报时间尺度是存在的     

基于EMD的黄河下游利津站年水沙量变化的多时间尺度特征

运用经验模态分解方法对黄河下游利津站1952~2009年的年水沙量的时间序列资料分别进行多时间尺度的分析,得到各自具有不同周期的波动分量以及趋势分量。研究结果表明：利津站年水沙量的变化过程具有复杂的多时间尺度特性,是各种波动成分共同作用的结果;年水量和年沙量变化过程均存在三个波动周期,且趋势项呈递减降低的态势,而各分量的波动周期大致相近;两者相同尺度下的分量之间具有显著的相关性,而不同尺度下的分量之间基本无相关性,揭示了水沙变化过程内在多时间尺度振荡结构和特征。