水文时间序列趋势分析方法初探

本文全面介绍了水文序列趋势性变化的常用分析方法,用陆水流域某站的年径流资料系列对各种方法的计算过程进行了说明,并对有关问题进行了讨论。     

环境影响下水文时间序列分析及预测

本文采用水文时间序列模型ｘｔ＝Ｔｔ＋Ｐｔ＋Ｒｔ模拟实测水文过程．分析结果表明，人类活动 对趋势项Ｔｔ影响很大．而周期项Ｐｔ和随机项Ｒｔ则几乎没什么影响．在此基础上，根据Ｔｔ的变化 规律，作者对环境影响下的水文过程进行预测．     

水文时间序列长期相关性的识别

本文根据Ｈｕｒｓｔ系数估计值Ｋ的特征,用蒙特卡洛方法建立了Ｋ的经验分布表,通过观测序列的Ｋ值与表中相应的值进行比较以判别序列的长期相关性。     

均生函数在水文时间序列回归分析预测中的应用

回归分析已广泛地应用于水文预报工作中,以何标准选定因子的估计值则成为影响预测值的一个相当重要的因素。详细地介绍了均生函数在水文时间序列回归分析预测中的应用,即对水文时间序列作差分变换,计算相应的均生函数,并采用双评分准则（CSC）建立最优回归模型;同时根据周期延拓性确定回归模型中选定因子的估计值,并作多步预测,为中、长期预报作业提供了一种切实、有效的方法和途径。     

水文时间序列变点识别的一种稳健方法

针对目前水文时间序列变点识别研究中忽略了方法的稳健性,未能充分考虑异常值的影响的不足,提出了利用一种高度稳健的高斯混合密度分解算法来识别水文时间序列中的变点,并以此来研究水文时间序列均值的突变该方法的核心是根据观测到的资料,通过逐步挖掘服从不同正态分布的时间序列分支,将均值变点的识别问题转化为混合正态密度的聚类问题,从而达到估计变点的位置以及自动获得变点的数目估计的目的实例计算结果表明,该方法对含有噪声的时间序列数据,仍能准确识别变点的位置,较好地解决了水文序列变点识别的稳健性问题．     

时间序列分析及其应用

本文介绍了目前时间序列分析的发展状况以及应用情况,对常见的几种趋势拟合及其预测方法进行了简要叙述。     

基于时间序列分析的火灾分析

本文首先应用时间序列分析法,以1997-2008年的火灾发生率数据为样本,建立时间序列模型,进行火灾趋势分析及提出控制时间和控制建议。     

水文时间序列的相似性搜索研究

将时间序列相似性搜索的数据挖掘方法应用于水文时间序列数据中,挖掘相似的水文过程.在分析欧氏距离和动态时间扭曲距离两种相似性距离度量方法特点的基础上,采用对时间轴的伸缩和弯曲具有较好适应性的动态时间扭曲距离法对塔里木河流域源流区出山口水文站沙里桂兰克站1961—2000年共220场洪水流量过程进行相似性搜索,基于相似性距离度量矩阵,挖掘出相似的洪水流量过程.结果表明,沙里桂兰克站洪水过程虽形态多样,但也表现出一定的相似性,基于动态时间扭曲法的相似性搜索能有效挖掘出相似的水文过程.     

时间序列关联分析的灰色方法

给出了一种新的灰色关联度，讨论了其性质，并将它引入到时间序列的关联分析中．得到了时间序列关联分析的灰色方法．     

股市时间序列的多重分形消除趋势分析

为了探索股票时间序列的无标度性,应用多重分形消除趋势分析的方法(MF-DFA)来研究沃尔玛指数(WMT)日收盘价.研究结果表明,沃尔玛指数日收盘价的变化具有多重分形的特性,广义Hurst指数显著依赖于波动函数的阶数,并随之变化;尺度函数表现出明显的非线性性质;多重分形谱呈现单峰钟形图像.     

长江源区气温序列趋势变化及突变年份识别

对长江源区气温变化规律的研究,能为该地区气温变化政策的制定提供理论依据.文中以长江源区9个标志性的站点为研究对象,分析其1961-2019年的月均值、月均最高值和月均最低值气温走向,并且运用Spearman相关检验法、Mann-Kendall检验法、线性回归检验法和ArcGIS地图法对长江源区的气温走向进行趋势分析和突...     

液压位置系统的时间序列分析

本文讨论了用CAR时间序列模型来辨识液压系统的阶和参数。文中提出了AIC定阶准则和辅助变量法结合,来确定模型阶和参数的方法,进一步根据估计参数的渐近正态性确定模型的子阶和时滞。文中应用该方法辨识了液压位置系统的阶和参数。仿真和实测阶跃响应比较,证明得到的辨识模型是有效的。     

基于时间序列分析的火灾数据研究

本文介绍了时间序列分析及其建模思想,并基于全国2004-2008年1-12月火灾起数建立时间序列模型,进行火灾趋势分析及提出控制时间和控制建议。     

建筑物沉降的时间序列分析与预报

首先对建筑物沉降数据序列进行了平稳化处理,然后研究了平稳化序列的建模和预报方法,最后结合建筑物沉降监测的具体实例进行了时间序列的分析与预报.结果表明:将时间序列分析方法应用于建筑物沉降监测,具有建模容易、计算简单、预报快速的特点;时间序列分析方法对建筑物沉降具有较高的模型拟合及预报精度,尤其是短期预报,效果更佳;应尽量避免使用时间序列进行中长期预报,要根据实测数据对所建模型进行实时更新.     

时间序列分析系统设计

设计了时间序列分析系统,并介绍了该系统的组成模块及其功能,可以广泛用于经济、社会、信息等领域。     

混沌时间序列及其在能源系统中的应用

混沌经济时间序列的预测方法研究是混沌经济非线性动力系统的重要内容，笔者利用混沌动力学原理，通过混沌时间序列的相空间重构，运用局域预测方法，建立了预测模型，并用其确立的混沌动力学模型对1991年至1999年全国能源的生产、消费时间序列进行了预测，而且把此预测结果与实际值进行了比较，结果证明误差较小，同时还将此预测结果与常规方法建立的预测模型的预测结果相比，结果表明混沌时间序列建立的模型其短期预测效果更好。     

基于趋势转折点的时间序列模式表示

在时间序列分段线性表示基础上,提出一种新的基于趋势转折点的时间序列模式表示方法。该方法在充分利用时间序列时变特征的基础上,可以有效地提取时间序列中的趋势及压缩原始数据。仿真实验证明,该方法具有高效、实现简便、效果直观的优点,对于油田测井领域的数据适应性良好。     

金融时间序列的趋势路径的提取

传统的金融时间序列认为趋势项是确定性的函数 ,本文对此提出一种新的模型 ,并且设计了分段最小二乘方法和两个算法提取出趋势路径 .并将此方法应用于上证指数开市以来至今的数据 ,拟合效果较好     

基于S-变换的水文时间序列演变特征研究

水文时序的多时间尺度分析对深入认识流域水文系统的演变特征及中长期水文预报有重要意义,但目前常用的短时Fourier分析,小波变换以及H ilbert-Huang变换等方法均有各自的不足之处.文中尝试运用现代时频分析工具S变换对于桥水库1956—2000年的年入库流量时序进行了时频分析,得到了该水文序列频谱在时-频平面上的三维分布图,它清晰地显示了该时间序列在不同时段内的多时间尺度演变特征.然后通过分析频谱图的拓扑结构,总结了于桥水库年径流量演变过程的关键特征.结果表明,S变换克服了小波变换或Huang变换(EMD)会因分解层数确定的主观性而可能产生的混频现象,这使它在水文时间序列多时间尺度分析及其特征提取方面有着广泛的应用前景.     

金融时间序列数据挖掘的研究与应用

介绍了金融时间序列分析及其方法,阐述了金融时间序列数据挖掘的特点,总结了金融时间序列数据挖掘的主要方法,介绍了金融时间序列数据挖掘的典型应用及技术进展。