• 全国中文核心期刊
  • 中国科技核心期刊
  • 美国工程索引(EI)收录期刊

留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

基于遗传熵谱估计的年径流周期识别

张明 张建云 金菊良

张明, 张建云, 金菊良. 基于遗传熵谱估计的年径流周期识别[J]. 水科学进展, 2009, 20(3): 337-342.
引用本文: 张明, 张建云, 金菊良. 基于遗传熵谱估计的年径流周期识别[J]. 水科学进展, 2009, 20(3): 337-342.
ZHANG Ming, ZHANG Jian-yun, JIN Ju-liang. Genetic entropy spectral estimation method and its application to annual runoff periodic identification[J]. Advances in Water Science, 2009, 20(3): 337-342.
Citation: ZHANG Ming, ZHANG Jian-yun, JIN Ju-liang. Genetic entropy spectral estimation method and its application to annual runoff periodic identification[J]. Advances in Water Science, 2009, 20(3): 337-342.

基于遗传熵谱估计的年径流周期识别

基金项目: 公益性行业科研专项(200801001);国家自然科学基金项目(70771035);“十一五”国家科技支撑计划重点项目(2006BAB14B02);中国气象局成都高原气象开放实验室基金课题(LPM2008018)
详细信息
    作者简介:

    张明(1983- ).男,安徽巢湖人,博士研究生,主要从事水文水资源不确定性方面的研究.E-mail:ahzhming@163.com

  • 中图分类号: P333.6

Genetic entropy spectral estimation method and its application to annual runoff periodic identification

Funds: The study is financially supported by the National Key Technologies R&D Program of China during the 11th Five year Plan Period(No.2006BAB14B02)and the National Natural Science Foundation of China(No.70771035).
  • 摘要: 为识别年径流量序列的隐含周期,提出基于加速遗传算法的熵谱估计算法,与传统的方差谱和Burg谱相比,该方法由熵谱分析的4个等价条件构建多目标函数,并以加速遗传算法作为优化算法,谱估计结果不依赖于初始值的选取,对数据长度、信噪比和初相位有较强的适应性。在三川河流域后大成站1956-2000年径流量序列周期识别中的应用结果表明,在95%的置信检验水平下,序列中存在着12.29年和2.67年的显著隐含周期,为三川河流域年径流的变化规律和变化的阶段性研究提供了一条新的定量研究手段。
  • [1] 黄忠恕.波谱分析方法及其在水文气象学中的应用[M].北京:气象出版社,1983:94-101.(HHUANG Zhong-shu.Spectral analysis and its application on hydrometeorology[M].Beijing:China Meteorological Prrss,1983:94-101.(in Chinese))
    [2] 王栋,朱元牲.基于MENl谱分析的水文时间序列隐含周期特性研究[J].水文,2002,22(2):19-23.(WANG Dong,ZHU Yuan-shen.Research on cryptic period of hydrologic time series based on MEMI spectral analysis[J].Hydrology,2002,22(2):19-23.(in Chinese))
    [3] 张明,金菊良,张礼兵.信息论方法在水资源系统工程中的应用[J].中国人口资源与环境,2007,17(2):79-83.(ZHANG Ming,JIN Ju-liang,ZHANG Li-bing.Applications of information theory methods to water resources systems engineering[J].Ctina Population,Resources and Environment,2007,17(2):79-83.(in Chinese))
    [4] SINGH V P.Tbe use of entropy in hydrology and water resources[J].Hydrological Processes,1997,11:587-626.
    [5] 王文.许武成.对水文时间序列混沌特征参数估计问题的讨论[J].水科学进展,2005,16(4):609-616.(WANG Wen,XU Wu-eheng.Some issues on the charaeterization of chaotic properties of hydrologic time series[J].Advances in Water Science,2005,16(4):609-616.(in Chinese))
    [6] 桑燕芳,王栋.水文时间序列周期识别的新思路与两种新方法[J].水科学进展,2008,19(3):412-417.(SANG Yah-fang,WANG Dong.New idea and two new methods for identifying periodicities of hydrological time series[J].Advances in Water Science,2008,19(3):412-417.(in Chinese))
    [7] BURG J P.Maximum entropy spectral analysis[c]//Proc,37th Meeting SCe Exploration Geophys,[s.l.]:IEEE Press,1967.
    [8] FOUGERE P F,ZAWALICK E J,RADOSKI H R.Spontaneous line splitting in maximum entropy power spectrum analysis[J].Physics of Earth Planetary Interiors,1976,12(2):201-207.
    [9] RIGOZO N R,ECHER E,VIEIRA L E.Comparative study between four classical spectral analysis methods[J].Applied Mathematics and Computation,2005,168:411-430.
    [10] 吴嗣亮,孙圣和,马淑芬.一种新的最大熵谱近似估计方法[J].电子学报,1994,22(7):54-60.(WU Si-liang,SUN Sheng-ha,MA Shu-fen.A new method for maximun entropy spectral estimation[J].Acta Electronica Sinica,1994,22(7):54-60.(in Chinese))
    [11] 金菊良,魏一鸣.复杂系统广义智能评价方法与应用[M].北京:科学出版社,2008.(JIN Ju-ling,WEI Yi-ming.Generalized intelligent evaluation method for complex system and its application[M].Beijing:Science Press,2008.(in Chinese))
    [12] 王文圣,金菊良,李跃清.水文随机模拟进展[J].水科学进展,2007,18(5):768-775.2007,29(2):42-44.(WANG Wen-sheng,JIN Ju-liang,LI Yueqin.Advances in stochastic simulation of hydrology[J].Advances in Water Science,2007,18(5):768-775.(in Chinese))
    [13] WEAR K A,WAGNER R F,GAMA B S.A comparison of autoregressive spectral estimation algorithms and order determination methods in ultrasonic tissue characterization[J].IEEEE.Trans on Ultrasonics,Ferroelectrics,and Frequency Control,1995,42(4):709-716.
    [14] LIAVAS A P,REGALIA P A.On the behavior of information theoretic criteria for model order selection[J].IEEE.Trans on Signal Processing,2001,49(8):1689-1694.
    [15] WENG Heng-yi.Impact of the llyr solar activity on the QBO in the climate system[J].Advance in Atmospheric Sciences,2003,20(2):303——309.
    [16] HAO Zhi-xin,ZHENG Jing-yun,GE Quann-sheng.Precipitation cycles in the midge and lower reaches of the Yellow River (1736-2000)[J].Jonmal of Ceographic Sciences,:2008,18(1):17-25.
    [17] 杨贵羽,周祖吴,秦大庸,等.三川河降水径流演变规律及其动因分析[J].人民黄河,2007,29(2):42-44.(YANG Gui-yu,ZHOU Zu-hao,QIN Da-yong,et al.Analysis of rainfall and runoff variation law and its driving factors of Sanchuan River[J].Yellow River,2007,29(2):42-4,4.(in Chinese))
    [18] 金双彦,贾新平,蒋昕晖.三门峡站天然年径流量周期性分析(J].人民黄河,2005,27(12):33-36.(JIN Shuang-yan,JIA Xin-ping,JIA.NG Xin-hui.Analysis on periodicity of natural annual runoff rate at sanmenxia Station[J].Yellow River,2005,27(12):33-36.(in Chinese))
  • [1] 李红霞, 何清燕, 彭辉, 覃光华, 丁晶.  基于耦合相似指标的最近邻法在年径流预测中的应用 . 水科学进展, 2015, 26(2): 161-168. doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2015.02.002
    [2] 邹强, 周建中, 周超, 陈生水, 宋利祥, 郭俊, 刘懿.  基于最大熵原理和属性区间识别理论的洪水灾害风险分析 . 水科学进展, 2012, 23(3): 323-333. doi: CNKI: 32.1309.P.20120501.1618.018
    [3] 李新杰, 胡铁松, 郭旭宁, 曾祥, 张涛.  0-1测试方法的径流时间序列混沌特性应用 . 水科学进展, 2012, 23(6): 861-868. doi: CNKI: 32.1309.P.20121101.1755.004
    [4] 郭向红, 孙西欢, 马娟娟.  基于混合遗传算法估计van Genuchten方程参数 . 水科学进展, 2009, 20(5): 677-682.
    [5] 于国荣, 夏自强.  混沌时间序列支持向量机模型及其在径流预测中应用 . 水科学进展, 2008, 19(1): 116-122.
    [6] 桑燕芳, 王栋.  水文时间序列周期识别的新思路与两种新方法 . 水科学进展, 2008, 19(3): 412-417.
    [7] 万星, 周建中.  自适应对称调和遗传算法在水库中长期发电调度中的应用 . 水科学进展, 2007, 18(4): 598-603.
    [8] 王德智, 董增川, 童芳.  基于RAGA的供水库群水资源配置模型研究 . 水科学进展, 2007, 18(4): 586-590.
    [9] 王文, 许武成.  对水文时间序列混沌特征参数估计问题的讨论 . 水科学进展, 2005, 16(4): 609-616.
    [10] 黄国如, 芮孝芳.  流域降雨径流时间序列的混沌识别及其预测研究进展 . 水科学进展, 2004, 15(2): 255-260.
    [11] 秦肖生, 曾光明.  遗传算法在水环境灰色非线性规划中的应用 . 水科学进展, 2002, 13(1): 31-36.
    [12] 杨晓华, 陆桂华, 郦建强.  混合加速遗传算法在流域模型参数优化中的应用 . 水科学进展, 2002, 13(3): 340-344.
    [13] 金菊良, 杨晓华, 金保明, 丁晶.  基于遗传算法的地下水位动态预测双线性模型 . 水科学进展, 2001, 12(3): 361-366.
    [14] 宋立松, 魏高峰.  感潮河段水位过程预报探讨 . 水科学进展, 2000, 11(3): 302-306.
    [15] 李玲, 施勇.  一种新的时间序列综合分析法和应用 . 水科学进展, 2000, 11(4): 451-456.
    [16] 杨荣富, 丁晶, 金菊良.  与局部微调方法相结合的遗传算法 . 水科学进展, 1999, 10(2): 150-154.
    [17] 李贤彬, 丁晶, 李后强.  水文时间序列的子波分析法 . 水科学进展, 1999, 10(2): 144-149.
    [18] 马光文, 王黎.  遗传算法在水电站优化调度中的应用 . 水科学进展, 1997, 8(3): 275-280.
    [19] 王黎, 马光文.  Streeter-Phelps模型参数估计的遗传算法 . 水科学进展, 1997, 8(1): 32-36.
    [20] 王文均, 叶敏, 陈显维.  长江径流时间序列混沌特性的定量分析 . 水科学进展, 1994, 5(2): 87-94.
  • 加载中
计量
  • 文章访问数:  5
  • HTML全文浏览量:  1
  • PDF下载量:  584
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2008-08-30
  • 刊出日期:  2009-05-25

基于遗传熵谱估计的年径流周期识别

    基金项目:  公益性行业科研专项(200801001);国家自然科学基金项目(70771035);“十一五”国家科技支撑计划重点项目(2006BAB14B02);中国气象局成都高原气象开放实验室基金课题(LPM2008018)
    作者简介:

    张明(1983- ).男,安徽巢湖人,博士研究生,主要从事水文水资源不确定性方面的研究.E-mail:ahzhming@163.com

  • 中图分类号: P333.6

摘要: 为识别年径流量序列的隐含周期,提出基于加速遗传算法的熵谱估计算法,与传统的方差谱和Burg谱相比,该方法由熵谱分析的4个等价条件构建多目标函数,并以加速遗传算法作为优化算法,谱估计结果不依赖于初始值的选取,对数据长度、信噪比和初相位有较强的适应性。在三川河流域后大成站1956-2000年径流量序列周期识别中的应用结果表明,在95%的置信检验水平下,序列中存在着12.29年和2.67年的显著隐含周期,为三川河流域年径流的变化规律和变化的阶段性研究提供了一条新的定量研究手段。

English Abstract

张明, 张建云, 金菊良. 基于遗传熵谱估计的年径流周期识别[J]. 水科学进展, 2009, 20(3): 337-342.
引用本文: 张明, 张建云, 金菊良. 基于遗传熵谱估计的年径流周期识别[J]. 水科学进展, 2009, 20(3): 337-342.
ZHANG Ming, ZHANG Jian-yun, JIN Ju-liang. Genetic entropy spectral estimation method and its application to annual runoff periodic identification[J]. Advances in Water Science, 2009, 20(3): 337-342.
Citation: ZHANG Ming, ZHANG Jian-yun, JIN Ju-liang. Genetic entropy spectral estimation method and its application to annual runoff periodic identification[J]. Advances in Water Science, 2009, 20(3): 337-342.
参考文献 (18)

目录

    /

    返回文章
    返回