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水文时间序列的混沌特性及预测方法
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内容简介

本书是非线性动力学理论和方法在水文时间序列复杂特性和预测应用上的最新研究成果,对该领域的国内外研究现状和文献进行了综述,研究了水文时间序列平稳性的处理方法,据此对径流、降水和蒸发序列通过多种方法确定水文系统的相空间参数,从定性和定量两个角度研究水文时间序列的混沌特性,提出了水文混沌时间序列一阶加权局域多步预测模型、水文混沌时序 Volterra自适应模型,建立了水文混沌时序支持向量机回归模型。本书结合实例,深入阐述了混沌理论和非线性时间序列预测方法,是最新成果在水文时间序列复杂性研究中的应用。 本书可供水利、气象、环境、系统科学、管理科学等领域的科研技术人员阅读,也可对复杂系统和非线性预测技术应用研究的有关学者,以及高校师生提供参考。

目录

前言4

第1章 绪论8

1.1 研究背景81.2 研究目的和意义91.3 混沌时间序列研究状况91.4 水文时间序列预测研究状况121.5 本书主要研究内容16

第2章 重构水文系统相空间18

2.1 概述182.2 相空间重构理论192.3 水文时间序列数据的平稳性202.4 水文系统重构延迟时间的确定282.5 水文系统重构嵌入维数的确定352.6 同时确定延迟时间和嵌入维数方法432.7 本章小结45

第3章 水文时间序列的混沌特性分析47

3.1 概述473.2 水文时间序列的相图473.3 水文时间序列功率谱分析503.4 水文时间序列的关联维533.5 Kolmogorov 熵553.6 水文时间序列最大Lyapunov指数563.7 本章小结62

第4章 水文混沌时间序列加权局域多步预测研究64

4.1 概述644.2 全域建模法654.3 局域建模原理664.4 零阶局域建模法664.5 加权一阶局域建模法674.6 水文混沌时间序列加权一阶局域预测模型694.7 本章小结73

第5章 水文混沌时间序列的Volterra自适应预测研究74

5.1 概述745.2 Volterra泛函级数755.3 水文混沌时间序列Volterra自适应模型765.4 Volterra滤波器自适应算法795.5 水文混沌时间序列Volterra自适应模型算法及实现855.6 年径流量混沌时间序列Volterra自适应预测885.7 月蒸发量混沌时间序列Volterra自适应预测905.8 本章小结91

第6章 水文混沌时间序列支持向量回归机预测研究93

6.1 概述936.2 统计学习与支持向量机936.3 支持向量回归机模型及算法1056.4 水文混沌时间序列SVR机算法1156.5 水文混沌时间序列SVR回归模型1196.6 本章小结122

第7章 总结与展望123

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