非参数解集模型及其在水文随机模拟中的应用

解集模型是水文随机模拟的重要工具之一，它能保持总量与分量、分量与分量在时间尺度或空间尺度上的方差、协方差结构和其它统计特性。传统解集模型是对序列相依结构和概率密度函数形式作某种假定后用参数来描述的，因而有其自身的缺陷。文献［１］提出的非参数解集模型就避开了上述假定，克服了传统解集模型的不足。本文介绍非参数解集模型并应用于金沙江流域屏山站月径流随机解集。研究结果表明该模型适合于水文随机模拟。     

电力负荷预测的灰色随机组合模型

年电力负荷具有稳定增长的趋势成分和随机成分．由灰色模型描述趋势成分，由自回归模型刻化随机成分，两者叠加，即灰色随机组合模型，可反映年电力负荷的变化特性．实例验证表明，该途径是可行而有效的．     

基于核估计的多变量非参数随机模型初步研究

本文基于核估计理论构造了多变量非参数模型，该模型是数据驱动的、不需识别和假定序列相依形式和概率分布形式的一类随机模型，克服了多变量参数模型的不足。实例统计试验表明，建议的多变量非参数模型是有成效的，为随机水文学发展提供了一些新思路。     

水文尺度分析的若干进展

水文尺度分析是本世纪基础研究的热门课题之一，其重要性日益受到普遍关注，应用领域不断扩大，采用方法日渐增多。就水文尺度分析的重要性，应用领域和方法等方面的进展作了较全面论述。     

基于集对原理的峰和量关系分析

尝试将集对原理用于洪峰和洪量关系分析,以岷江上游紫坪铺站的洪水为例进行计算,并将集对分析中的联系度和常用的相关系数、隶属度和灰色关联度作了对比分析。结果表明,尽管集对法与传统法分析结果一致,但集对法计算简单,使用方便,特别是能清晰和形象地显示关系的结构,在实践中具有潜在优势。 关键词：集对分析;相关系数;隶属度;灰关联度     

历史洪水不确定性对洪水频率计算成果的影响

历史洪水在洪水频率计算中起到了重要作用。估计的历史洪水数量及其重现期均存在不确定性(与真值偏离),以统计试验法研究了不确定性对洪水频率计算成果的定量影响。结果表明：在多数情况下,即使历史洪水存在不确定性,但积极作用是主要的;在历史洪水存在不确定性情况下,以概率权重矩法估计的参数稳健性优于优化适线法。     

集对分析法在城市防洪标准方案优选中的应用

城市防洪标准决定了城市建设工程的投资及效益,与当地人民生命财产安全密切相关。目前城市防洪标准优选方法理论较复杂,不便于在生产中加以应用。建立了基于集对原理的城市防洪标准方案优选方法——集对分析法。基于政治、社会、经济与环境因素选取防洪标准方案的优选指标体系并与最优评价标准方案构成集对,构造3元联系度以表征集对的内部层次关系,由最大联系数原则进行城市防洪标准优选。为验证该方法的可信度,将集对分析法评价结果与模糊决策分析法、层次分析法和投影绿踪法的结果进行对比,结果表明集对分析法用于防洪标准方案优选是可行的。     

基于连续小波变换的水文序列变化特征研究

为揭示复杂水文现象中的精细结构，应用小波分析的多分辨率分析和分形理论相结合的途径探讨了水文序列变化的统计特征。将水文序列进行连续小波变换，得到小波变换系数，计算出小波变换系数的动力学特征指标——分维随尺度的变化过程。根据分维随尺度的变化特性，探讨了水文序列的奇异性(突变、跳跃等)变化。通过仿真试验和实际径流资料计算分析，表明提出的方法是有意义的，并且可行。     

基于混沌理论的径流降尺度分析

基于混沌理论,研究水文科学的尺度问题,将混沌分析方法应用于经流的降尺度计算。通过分析大时间尺度的年径流量分解到小时间尺度的月径流量的分解系数的混沌特征量,论证了分解系数具有混沌特性。在此基础上,对分解系数进行相空间法预测,利用预测结果进行月径流量的降尺度计算。实例研究表明混沌方法用于降尺度分析的有效性。     

基于偏最小二乘回归的年用电量预测研究

对年用电量的预测若采用一般最小二乘回归法建模，其估计参数存在着很大的误差且物理意义明显不足。而偏最小二乘回归方法则实现了多元线性回归、主成分分析和典型相关分析的综合、克服了自变量之间的多重相关性的问题，因而更具有先进性，其计算结果更为可靠，在实际系统中的可解释性也更强，且方法简单，计算快捷。该文将偏最小二乘回归模型(Partial Least Square Regression，PLS)应用于年用电量预测，并与基于最小二乘的多元线性回归模型预测成果进行对比，探讨了偏最小二乘法在电力负荷预测中的可行性和优势。通过四川省电网年用电量预测表明：偏最小二乘回归法比一般最小二乘法优，具有较强的实用性。