空间聚类下贵州省近60年水热周期变化规律

为了进一步明晰贵州省全域长序列水热变化规律,服务贵州省生态文明示范区建设和水资源开发利用,本研究利用贵州省31个国家标准站1961-2019年降雨、气温与蒸发实测数据,分析了贵州省近60 a水热条件分布状况。研究对贵州省全域按水热分布特征进行空间聚类,将贵州省按水热条件划分为三类区域,应用Mann-Kendall检验趋势分析法、Pettitt突变检验法分析了降雨、气温、干燥度的趋势变化,并对突变点进行检验,进一步借助小波分析法对贵州省降雨、气温、干燥度变化是否存在周期性规律进行验证,最终综合判断贵州省全省以及三类区域各自的水热分布特征与周期性规律。结果表明：(1)近60 a,贵州省气温存在显著的趋势突变、降雨没有明显趋势。两者均呈周期性变化规律,且三个区域差异显著;(2)降雨存在显著的3个周期规律复合,主周期长度分别为22 a、18 a,其中中温高水和高温中水区还存在18 a周期,而气温仅有两个不显著的周期性规律,周期长度为18 a与15 a,降雨和气温的周期性规律分别在1975年和1985年左右开始减弱,在近十年内有所增强;(3)贵州省干燥度存在略微下降趋势,突变不显著;(4)低温低...     

基于SPEI的陕西省干旱特征及其对玉米产量的影响

基于陕西省1971-2020年32个气象站实测气象资料,计算不同尺度玉米生育期标准化降水蒸散指数（SPEI）,利用旋转正交经验函数法、趋势分析法和小波分析法分析玉米不同生育期的干旱时空特征。结合陕西省9地区1990-2020年玉米单产数据,借助HP滤波法分离出玉米气象产量,采用交叉小波分析和线性回归法分析了干旱对玉米气象产量的影响。结果表明：(1)研究区干湿空间分布在玉米生育期可划分出关中、延安、榆林和陕南西南部4个干旱敏感区域;(2)在1971-2020年内,全生育期关中、榆林和延安地区呈干-湿交替变化,1990s末陕西大部分地区干旱较严重;(3)铜川、宝鸡、咸阳和渭南地区玉米气象产量与花丝期干湿状况密切相关,其余地区受全生育期干湿状况影响最大。玉米气象产量与干旱状况呈显著的正相关,且在1994-2000年存在1～4 a的共振周期;(4)榆林、铜川和渭南地区玉米气象产量随SPEI值增大而增加,而延安、宝鸡、咸阳、安康、汉中和商洛当SPEI值大于1.6或小于-0.4时会发生轻度及以上程度的减产。     

基于WT+改进SSA-LSTM模型的短期天然气负荷预测算法

为提高天然气负荷的预测精度,提出一种改进麻雀搜索算法（Sparrow Search Algorithm,SSA）与长短期记忆网络（Long Short-Term Memory,LSTM）相结合的组合预测模型（即改进SSA-LSTM模型）。先利用Sobol序列产生高质量初始种群,再引入自适应权重和T分布变异以增加麻雀跳出局部最优、提高全局搜索能力,后通过12种测试函数验证改进SSA算法的性能,并将该组合预测模型应用于华北某城市燃气门站的天然气负荷预测。为进一步提高模型预测精度,引入小波变换（Wavelet Transform,WT）,通过5种小波（Symlets小波、Coiflets小波、Fejer-Korovkin小波、Haar小波及Discrete-Meyer小波）对天然气负荷数据进行分解,将分解后的数据代入改进SSA-LSTM模型进行训练与预测,并将预测结果进行重构,以MAPE、RMSE、MAE为模型评价指标,结果表明：利用Discrete-Meyer小波7层分解方法的预测准确性最高,达到99.14%,相较于改进SSA-LSTM模型和传统LSTM模型的预测精度分别提高了3.55%、...     

基于CEEMDAN-WD-PSO-LSSVM模型的月径流预测研究

针对径流序列的非线性、非稳态化的特点导致直接预测精度低的问题,提出了一种二次分解径流时间序列,再经过最小二乘支持向量机(LSSVM)模型进行月径流预测的新途径.该方法首先利用自适应噪声的完整集成经验模态分解(CEEMDAN)算法来分解原始径流时间序列,得到一系列本征模态分量(IMF).再利用小波分解(WD)对高频分量进...     

基于小波分析的输液监控研究

静脉输液在临床医学当中具有广泛应用,目前输液监控的研究主要集中在输液终了报警和液滴计数等功能,主要通过红外二级对管作为传感器,或者研究远程报警等物联网技术.笔者通过一种压阻传感器进行报警设计,分析了输液终了报警和移动输液装置的震动报警.由于输液中液体不断变化导致的信号的随机和不稳定性,仅用傅里叶变换难以得到该信号良好的...     

智慧交通背景下的短时交通流量预测研究

智能交通是智慧城市建设中不可或缺的一个重要板块,交通规划和交通诱导成为交通领域的研究热点。准确的交通流量预测是实现交通规划和诱导的前提。交通流量预测主要分为长期预测和短时预测,长期预测主要是以天、月甚至年为时间单位,进行宏观意义上的预测,短时预测一般时间跨度不超过15分钟。本文主要以短时预测为研究对象,采用小波神经网络算法对某地区进行预测研究。实验结果表明,该方法能够较好地实现该地区短时交通流量的预测,对智慧交通中的规划诱导有着重要的实际意义。     

改进FFT和小波变换在电力系统谐波检测中的应用研究

傅里叶变换和小波变换技术被广泛应用在信号处理中。傅里叶变换由于频谱泄漏和栅栏效应等问题影响信号检测精度,而小波变换具有多分辨率分析的特点。设计了基于动态频率加窗插值的 FFT算法,实现对频谱泄漏和栅栏效应有效抑制;基于小波变换具有多分辨率分析的特点,设计了一种可变时频窗结构,实现了信号的实时检测。通过仿真分析对比,给出了合理的谐波检测技术。     

一种基于中值滤波和小波变换的图像去噪算法研究

针对同时含有脉冲噪声和高斯噪声的混合含噪图像特点,结合自适应中值滤波和小波变换的阈值滤波的各自优点,提出了一种基于中值滤波和小波变换阈值去噪相结合的图像去噪方法,即先对图像进行自适应中值滤波去除脉冲噪声,然后利用小波变换去除剩余的高斯噪声.实验表明：该方法能在有效去除混合噪声的同时,较好地保持边缘和细节信息.     

黄壤坡地土壤水分入渗垂直变异特征分析

通过对土壤水分入渗垂直变异的分析来探讨贵州岩溶地区黄壤坡地的土壤水分特性。主要运用小波变换对各层土壤水分序列的突变点进行了检测,根据相干谱和互谱特征分析了各层土壤水分变化的响应关系,利用相频特征研究了各层土壤之间水分变化的时滞性。结果表明,试验区各层土壤水分变化近似平稳随机过程;土壤表层(0～20cm)的水分突变现象要明显多于下层(20～100cm);0～10cm土壤层与40～60cm的土壤层透水性较弱,而中间层和底层的持水性较差,大部土壤层的水分变化与其上层之间存在一定的时滞性。     

Application of Wavelet Transform in the Prediction of Navel Orange Vitamin C Content by Near-Infrared Spectroscopy

This study was to search for an approach for rapid measurement of orange vitamin C （Vc） content. By using different decomposing levels of Daubechies 3 wavelet transform, the near-infrared spectra signals obtained from intact fruits of 100 navel orange samples were denoised, and the results of the predicted Vc contents for the corresponding samples determined by the reconstructed spectra after denoising were validated by means of PLS-CV （partial least squared-cross validation）. It was shown that the prediction effects verified by PLS-CV analysis varied when different wavelet transform decomposing levels were employed. At the wavelet decomposing level 4, the best prediction effect was obtained, with the correlation coefficient R between the prediction and true values being 0.9574 and the expected variance RMSECV being as low as 3.9 mg 100 g^-1. Furthermore, the 11 different approaches for the pretreatment of the near-infrared spectrum were compared. It was found that the calibration model established by PLS using spectra pretreated by wavelet transform denoising provided the best prediction for Vc content, exhibiting the highest correlation between the prediction and true values by cross validation. In conclusion, the near infrared spectral model denoised by means of wavelet transform can be used for accurate, rapid, and nondestructive quantitative analysis on navel orange Vc content.