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公开(公告)号:CN116304495A
公开(公告)日:2023-06-23
申请号:CN202310310721.1
申请日:2023-03-27
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了水文序列非一致性综合分析方法、装置、设备及存储介质,获取原始水文序列、变异点前原始水文序列和变异点后原始水文序列,处理计算得到变异点前的均值、变异点后的均值、趋势统计量、形态拟合值、变异点前的波动幅值、变异点后的波动幅值、变异点前的上限波动系数和下限波动系数以及变异点后的上限波动系数和下限波动系数,根据变异点前的均值、变异点后的均值、趋势统计量、形态拟合值、变异点前的波动幅值、变异点后的波动幅值、变异点前的上限波动系数和下限波动系数以及变异点后的上限波动系数和下限波动系数对水文序列非一致性进行综合分析。本发明能够提高水文序列非一致性判断的准确性。
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公开(公告)号:CN116228497A
公开(公告)日:2023-06-06
申请号:CN202310319988.7
申请日:2023-03-28
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种流域输沙量非一致性变化识别及归因分析方法和装置,对不同时间尺度对应的熵值序列进行均值和方差突变点分析检验,得到均值和方差突变点;根据均值和方差突变点,将流域年输沙量序列分解为近天然输沙量序列和人类扰动序列,将近天然输沙量序列输入预先训练好的近天然输沙量序列预测模型,得到预测的近天然输沙量序列;当人类扰动序列与预测的近天然输沙量序列不一致时,计算人类活动影响因子与流域年输沙量之间的相关性指数,对相关性指数进行层次分析,根据相关性指数和层次分析结果,采用博弈权重层次分析法计算得到人类活动影响因子的综合权重。本发明能够使得识别和分析更加准确可靠。
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公开(公告)号:CN116226604A
公开(公告)日:2023-06-06
申请号:CN202310318443.4
申请日:2023-03-28
Applicant: 长安大学
IPC: G06F17/18 , G06Q10/0639 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种水文序列总体变异度诊断度量方法、装置及设备,将原始水文序列分解为多个IMF序列和一个趋势项序列;判断趋势项序列是否存在趋势变异点,若存在,则计算趋势项序列的趋势变异度;将多个IMF序列叠加重组得到IMFs序列,判断IMFs序列是否存在均值变异点,若存在,则计算均值变异点两侧子序列均值和IMFs序列的均值变异度;根据均值变异点两侧子序列均值对IMFs序列进行均值归零化处理,判断均值归零化处理后的IMFs序列是否存在方差变异点,若存在,则计算均值归零化处理后的IMFs序列的方差变异度;根据趋势变异度、均值变异度和方差变异度计算原始水文序列的综合变异度。本发明能获得完整的变异信息,完整反映水文序列的具体变化程度。
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