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理工毕业论文

月径流序列的多层递阶预报研究(1)(3)

摘要:1(n); 2(2), 2(3),…, 2(n)的估计值. 2.3 时变参数预测 根据月径流序列的特点,现采用如下方法建立时变参数预测公式. 1) 分段周期法. 月径流序列存在以年为周期的季节性变化,可按下式推求各月时变参数的预测值,
关键词:径流,序列,多层,递阶,预报,研究,摘要,径流,序列,一类,

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g1343.gif (89 bytes)1(n);g1343.gif (89 bytes)2(2),g1343.gif (89 bytes)2(3),…,g1343.gif (89 bytes)2(n)的估计值. 2.3 时变参数预测  根据月径流序列的特点,现采用如下方法建立时变参数预测公式.
  1) 分段周期法. 月径流序列存在以年为周期的季节性变化,可按下式推求各月时变参数的预测值,即g1344.gif (838 bytes)(12)式中:g1346.gif (270 bytes)为第i个预报参数进行h步预报的参数预测值;h为预报步长,h=1,2,…,12;n为样本长度,m为样本资料年限.
  2) 多层自回归方法. 对参数估值序列{g1343.gif (89 bytes)i(k)}建立自回归模型ar(2):g1347.gif (1749 bytes)  若采用跟踪公式求得的g1348.gif (421 bytes)变化不大,可用其平均值g1349.gif (230 bytes)值,进而可求得参数估计值g1343.gif (89 bytes)*i(k),(13)g13410.gif (1160 bytes)(14)若g13411.gif (234 bytes)变化较大,可建立多层自回归模型,然后预报出g13412.gif (212 bytes)
  3) 周期增量法. 对于具有周期增量的g13413.gif (208 bytes)序列,其参数估计公式为g13414.gif (1759 bytes)其中: p满足h=pt q, q<t. 若p=0,t=1,h=q时,g13415.gif (2281 bytes)(15)式中:t为正整数;n为预报的起始时刻;h为预报步长;△αi(j)为时变参数的估值增量. 共2页: 1 [2] 下一页 论文出处(作者):
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对建设项目水资源论证的认识