基于线性矩系数图的日降雨量年最大值系列频率分布选型

为提高对暴雨数据的预测精度,探讨城市暴雨频率分布选型,考察线性矩系数图作为城市暴雨分布直观判断工具的可行。以南京市58年日降雨量年最大值系列为例,采用线性矩系数图方法,并配合L-kurtosis的偏差以及K-S检验法,分析5种常的3参数分布函数(即GEV、GLO、LN3、GPA和PE3)的拟合情况,得到计算结果,并绘制线性矩系数图。根据线性矩系数图观判断,皮尔逊III型分布(PE3)拟合最佳,3参数对数正态分布(LN3)次之,该结果与L-kurtosis的偏差和K-S检验法保持很的一致性。结果表明,线性矩系数图作为一种判断工具,应用在国内城市暴雨频率分布选型上有其可行性。     

遗传算法估计皮尔逊-Ⅲ型分布统计参数

目的为了推求出精度更高的城市暴雨强度参数．方法依据遗传算法全局寻优的原理与特点，提出采用遗传算法对皮尔逊-Ⅲ（P-Ⅲ）型分布的统计参数进行估计的方法．并在编制某城市暴雨强度公式的过程中，利用该城市52年的雨量资料进行了实际验证和与其他方法对比分析．结果计算结果表明，总的绝对误差仅为0．02，远远小于其他推求方法，也远远小于国家标准规定；在相同拟合准则的条件下，由该方法得到的P-Ⅲ型分布曲线与实测暴雨强度资料拟合的精度最高．结论遗传算法用于P-Ⅲ型分布统计参数的估计具有原理直观、方法简便、精度高、通用性强和便于计算机实现等特点，可以作为编制暴雨强度公式的P-Ⅲ型分布理论频率曲线拟合的新方法．     

人类活动对鸭绿江下游水沙变化的影响

基于鸭绿江荒沟站1958~2008年的实测径流量和输沙量数据,采用Mann-Kendall法对水沙变化的趋势进行检验,利用双累积曲线法对水沙变化进行阶段性划分,在此基础上研究人类活动对水沙变化的影响。研究结果表明:鸭绿江下游荒沟站的实测年径流量和输沙量变化均呈显著的下降趋势,且年径流量下降的趋势强于年输沙量下降的趋势;以1963年和1994年为转折点,将径流-输沙曲线分为3个时段:1958~1963年、1964~1994年、1995~2008年;自然因素是影响径流量减少的主因,人类活动影响较弱,平均为10%左右,但各时段影响不同;人类活动对年输沙量的阶段性影响增减不一,但总体是减沙为主,平均年减沙量约为0.81×106t。     

鸭绿江下游流域松江鲈资源研究进展

松江鲈为国家二级保护动物,历史上曾广泛分布于中国沿海及其邻近淡水水域。近数十年来,由于环境污染及人为因素,导致其在我国的分布区急剧缩小,种群数量逐渐下降。目前,仅在鸭绿江下游流域(辽宁省丹东市界内)有相当数量的种群分布。文章综述了近年来国内学者对鸭绿江下游流域松江鲈资源的研究状况。     

河流水质模型参数模糊估计的研究

本文用模糊子集合描述河流水质模型参数估计的真实性、安全性和风险性,提出了在“真实”准则,“真实-安全”准则和“真实-风险”准则下的河流水质模型参数模糊估计的方法,并给出了O'coonor水质模型参数模糊估计的算例。本文的研究在河流水质预测与规划中有广泛的用途。     

基于最大熵原理和蒙特卡罗法的滑坡推力概率模型

滑坡推力作为支挡结构的外部荷载具有很大的不确定性,用概率模型来描述这种不确定性是合理的。为了建立滑坡推力的概率模型,把最大熵原理与蒙特卡罗法相结合,用蒙特卡罗法确定复杂随机变量的统计矩,基于最大熵原理求解随机变量的概率密度函数,建立滑坡推力的基于最大熵概念的概率密度函数统计模型,并对某边坡进行实例分析。结果表明:基于最大熵概念上的随机变量概率模型可行、有效。     

Pareto分布参数的Bayes估计

文章主要研究了Pareto分布的参数估计。在平方损失函数下给出了Pareto分布参数的Bayes估计,并且证明了这一估计是可容许的。在Q-对称熵损失函数下,讨论了Pareto分布参数的Bayes估计。     

基于极大似然估计的数控系统故障分布模型

威布尔分布被广泛用于可靠性工程和寿命数据的分析中。针对两参数威布尔分布,建立基于极大似然法的参数估计模型,采用二阶收敛Newton-Raphson迭代法求解威布尔分布的尺寸参数和形状参数。迭代求解过程中,利用Matlab图形,初步选取似然函数曲线在零值点附近的区域作为初始值的区间,并根据Newton-Raphson迭代法收敛的充分条件进一步确定迭代初值的选取范围。通过matlab绘制迭代趋势三维图,证明与迭代计算结果相符。通过比较,证实本参数估计模型和Newton-Raphson迭代求解法更加精确有效。     

鸭绿江感潮河段洪水预报模型的修正

鸭绿江感潮河段47 km,现有洪水预报模型在大潮预报时有明显的缺陷,问题的主要原因是没有明确体现洪峰到达时间与潮汐两高两低涨落时间的叠加。为此,对高低潮的影响以3 h为一段进行时间离散化处理,确定8个时段内的潮位值,作为附表在模型中进行应用,相对定量地确定了模型L3与L4线间的预报值幅度选择,实例应用预报精度提高到允许误差的10%,预测准确。     

指数分布的参数估计与假设检验

给出了对指数分布总体未知参数的有效估计方法和对未知参数所作假设的一致最优势检验。     

巴斯卡分布中未知参数的估计

在巴斯卡分布的参数r,p都未知的情况下,讨论了未知参数的极大似然估计。结果表明,r的极大似然估计可转化成一个超越方程的求解,采用该超越方程的解作为r的估计量有强相合性,导出了在大样本下r和p的置信区间。并用实例验证了估计方法的合理性。