年径流预测的小波系数加权和模型

利用连续小波变换和小波方差分析年径流的周期特征,已被众多学者认可并应用于年径流的分析中。但这种方法只是一种定性预测,并不能作出比较明确的定量预测.本文在原有定性分析方法的基础上,提出基于年径流时间序列主周期小波系数加权求和预测周期成分的年径流预测模型.该方法更为有效地利用了小波分析的多分辨率特征,并可减小趋势成分的预测误差.经对千河流域年径流建模并检验,结果表明,文中所提出的预测方法可得到较为理想的预测结果,并可用于年径流时间序列预测.     

年径流预测的遗传模拟退火门限自回归模型

根据年径流时间序列资料所隐含的时序分段相依性,用门限自回归模型(TAR)来预测年径流,并研制了TAR建模的一整套简便通用的方案.文中所提出的模拟退火遗传算法,可同时优化门限值和自回归系数,从而解决了TAR建模过程所涉及的大量复杂寻优工作这一难题,为TAR模型的广泛应用提供了强有力的工具.实例计算的结果说明这套方案是可行和有效的.     

DNA序列的相关维数与Kolmogorv熵

提出了ＤＮＡ序列的时间序列模型,给出了ＤＮＡ序列整数序列的一个映射,作列子计算了某些功能序列的相关维数与与Ｋｏｌｍｏｇｏｒｖ熵,利用这两个指标比较了它们的差异。从这两个指标可以看出：１）对真生物而言,外显子比内含子复杂,但对原核生物刚好相反．２）所考虑的所有功能区都远不是随机序列。     

基于小波分析的径向基神经网络年径流预测

对年径流的预测采用基于小波分析的径向基神经网络模型,从时频分析角度出发,把水文年径流序列分解成不同的频率成分,用径向基神经网络对小波分解的周期和趋势频率成分分别进行预测,然后通过小波重构得到水文时间序列,从而可以对未来的径流变化情况进行描述.     

R/S法的径流时序复杂特性研究

R/S（重标极差）分析法是一种描述分形结构的有效方法.针对径流序列所具有的复杂的随机性和波动性,应用R/S分析法,通过对时变指数Hurst的计算及其检验,以新的视角对河川径流时间序列的分布特征、统计循环长度等复杂特性进行了有益探索.实际径流时间序列的计算结果表明：黄河上游径流序列服从分形分布,具有较强的状态持续性,而且拥有一定的非周期循环,这为水资源的合理开发利用提供了一种新思路和新方法.     

基于SWAT模型的布尔哈通河流域径流模拟研究

气候条件的变化对水资源影响十分显著,为探讨中朝俄界河图们江流域水资源与气候条件变化的关系,以布尔哈通河流域为研究区,用土地利用数据、数字高程模型数据、土壤类型数据、水文数据和气象数据构建了适用流域的SWAT(Soil and water assessment tool)模型.模型以1995～2015年为基准期,对布尔哈...     

基于改进PSO-NN的径流水位预报研究

为了提高河流日径流水位预报的精确度,针对粒子群算法和神经网络存在的缺陷,提出一种新的粒子群算法进化三层前馈神经网络的连接权系和阈值,并以此建立逐日径流水位预报模型.该算法采用跟随变异粒子扰动变化的惯性权重和学习因子来提高粒子群算法的局部、全局搜索性能和收敛速度.实验仿真结果表明,在收敛速度和预测的精确度上,该模型明显优于其他对比模型,为获得更高预测精度的径流水位预报提供了一种有效的建模方法 .     

极大代数意义下矩阵元素性质的研究

应用图论方法对一类极大代数意义下矩阵进行研究,给出并证明了矩阵方幂元素的性质。     

基于小波变换极大模算法的数字水印技术

提出一种新颖的在小波变换极大模域中嵌入的基于多尺度边缘的数字水印方法。利用小波变换极大模表示的几乎完全重构和奇异性刻画等优点来得到图像的一种稀疏表示,其中系数较大点表示了图像之中的感知重要的结构性边缘。因此,给定一幅图像,首先计算其二进小波变换,它的两个部分分别和该点处梯度向量成比例,则可以得到该点处的模和幅角信息,通过沿幅角给定的方向寻找模值的局部极大值来得到图像的多尺度边缘。通过取阀值和选择正Lipschitz指数的点来选取嵌入位置,将视觉可识别的图形冗余地嵌入到多尺度边缘中而保留幅角信息不变,经过逆小波极大模变换就可得到嵌入了水印信息的图像。实验结果表明该方法具有较高的保真度和极强的抗有损压缩的能力。     

极大似然估计方法的直观教学设计

极大似然估计是求解参数点估计的一个重要方法.该方法具有很多优良的统计性质,因而在各个领域中得到广泛的应用.针对该方法计算复杂,学生理解较为困难的问题,对极大似然估计的教学方案进行了设计.通过引入简单实例,讨论了极大似然估计所使用的极大似然原理及其求解方法,让学生形成对新方法的直观理解,在教学中取得了良好的效果.     

基于最大频繁项集信息熵的数据流变化检测

应用最大频繁项集信息熵来进行数据流变化检测.采用了一种新的数据流差异度度量方法;提出了一种新的有效挖掘最大频繁项集的算法;给出了应用最大频繁项集信息熵进行数据流变化检测的算法.最后,对算法的时间效率和空间效率进行了分析.     

基于负熵的随机双梯度算法

随机双梯度算法是独立分量分析中一个重要的学习算法,但该算法收敛速度慢,稳态误差大,不利于信号的准确适时性处理.论文重点对随机双梯度算法进行了改进,提出一种基于负熵的随机双梯度算法.在改进的算法中,用负熵来度量其中的随机变量非高斯性,从而来克服峭度的不稳健性.论文最后通过理论分析和仿真实验证明这种改进的随机双梯度算法具有较好的分离效果且稳定性高.     

熵的地形信息分析在高程匹配中的应用

面向地形轮廓匹配(TERCOM)高程辅助导航,定义了地形独立因子和地形信息熵,详细阐述了地形信息熵的统计特性,提出了不同尺寸地形分块的熵值关系;提供了多项地形参数的数学模型,并运用地形的信噪比、粗糙度、坡度、相关长度以及地形信息熵,对数字高程模型(DEM)地形的导航性能和适配性进行了定性和定量的分析,给出了关系曲线图;通过在模拟地形上统计分析、设定阈值,运用地形信息熵进行了适配区域的选择,并得到了较好的导航性能指标;本文的分析结果可作为建立可导航地形数据库、局部适配区域评估、航线规划的重要依据.     

基于区位熵分析的海口市工业优势产业评价

通过对区位熵分析方法的理论基础介绍,引出具体的区位熵的理论和计算公式,并结合行业比重的分析方法,以海南海口市为对象进行实证分析.根据分析的结果,确定了海口市的优势工业产业和支柱产业,为加速海口市工业产业的发展,提升竞争力提供参考.     

黄河上游河川径流变化多时间尺度分析

应用小波变换理论,采用兰州站1919~1996年共78年间天然径流资料,研究黄河上游河川径流变化规律,分析不同时间尺度下的周期及突变点.小波方差检验表明,黄河上游径流变化的主要周期是22年,其次是15年、4年和37年,以22年的主要周期预测黄河上游1996年后直到2007年前后径流将处于偏枯期。     

自闭症谱系障碍儿童对情绪面孔视觉加工的时程分析

目的：考察自闭症谱系障碍儿童情绪面孔加工的时间进程特点。方法：让ASD组、聋哑组和正常组被试观看中性、恐惧、愉悦三种情绪面孔图片,并用 Tobii 眼动仪记录其眼动指标进行分析。结果：（1）ASD儿童觉察情绪面孔的时间显著长于聋哑儿童和正常儿童,对情绪面孔的注视时间显著少于聋哑儿童和正常儿童;（2）ASD 儿童对情绪面孔眼睛的注视时间显著少于对照组,但对嘴巴的注视时间差异不显著;（3）三组被试注视恐惧面孔的时间显著长于另外两种情绪面孔,主要是对恐惧嘴部的注视较多;（4）ASD组对情绪面孔的注视时间和各时程上注视分配都显著少于聋哑组和正常组,但注意时间分配趋势、情绪面孔加工模式并无差异。结论：ASD儿童情绪面孔加工模式与正常儿童无异,但存在数量的不足。     

两台机器流水作业中带成组加工的最大迟后问题

考虑分批加工中的流水作业问题:且工件在两台机器间作成批转移,目标函数为L_max.文中指出该问题为NP-hard后给出了其多项式可解的特例并构造了相应的动态规划算法.