公开(公告)号：CN114707689A

公开(公告)日：2022-07-05

申请号：CN202210047362.0

申请日：2022-01-17

Applicant: 扬州大学

Inventor： 徐鹏程 ,  仇建春 ,  李帆 ,  刘赛艳 ,  蒋新跃

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q10/06 ,  G06Q50/26

Abstract: 本发明公开了一种参数化的水文气象极值序列的趋势检测方法,包括以下步骤：(1)采用广义极值分布GEV函数建立水文气象极值序列的趋势模型；(2)基于贝叶斯推断框架估计水文气象极值序列的趋势模型的参数；(3)根据趋势模型的参数估计值获得贝叶斯对数似然比，然后得出水文气象极值序列的趋势。本发明从参数化角度有效保证水文气象极值序列的趋势检测精度；基于贝叶斯统计推断框架的使用一方面充分保证复杂趋势模式情形下对于水文气象极值序列的分布参数估计精度不会因为引入过多的参数而受到影响，另一方面采用Gibbs采样算法简化了水文气象极值序列分布参数的估计过程。

公开(公告)号：CN114595556A

公开(公告)日：2022-06-07

申请号：CN202210040869.3

申请日：2022-01-14

Applicant: 扬州大学

Inventor： 徐鹏程 ,  仇建春 ,  李帆 ,  刘赛艳 ,  蒋新跃

IPC: G06F30/20 ,  G06Q50/26 ,  G06F111/08

Abstract: 本发明公开一种基于高维Copula熵和克里金的站网优化方法，包括：(1)构建水文C‑Vine Copula树形结构；(2)采用极大似然估计法对C‑Vine Copula参数估算；(3)通过多变量互信息和C‑Vine Copula密度间的函数关系获得高维互信息；(4)通过标准化MiK‑MiT‑MaJ指标和滑动窗口法优化动态雨量站网。本发明采用C‑Vine Copula获得多站点间高维相依性结构，实现站网目标函数信息总量和总相关量优化；利用克里金标准误差值实现雨量站网估计误差最优和雨量信息最优；将多目标优化简化为单目标优化提高优化效率，考虑降雨序列时变特性引发站网优化结果的动态特性。