暴雨洪水流域系统随机模拟(研究之三)

本文提出的移置特大暴雨的不连序序列的随机插补方法,以及利用W—H逆变换法将偏态暴雨序列转为正态序列和随机扣除模拟的暴雨过程损失量等方法,基本是可行的,对提高模型的代表性、稳定性和实用性有重要作用。     

单峰型洪水过程线的概化及随机模拟

本文建议了描述单峰型洪水过程线的一种概化模式,给出了模式中各参数的物理意义和定量方法.同时在分析各特征参数的统计规律的基础上,建立了洪水过程概化参数的随机模型,获得了满意的洪水模拟效果。     

概率权重矩法估计正态分布参数

本文以简单的方法导出了正态分布参数和概率权重矩的关系式。在小样本的情况下,以统计试验成果对比分析了传统矩法,极大似然法和概率权重矩法估计量的统计特性。结果表明,概率权重矩法不失为一种优良的参数估计方法。     

下限法用于估计P—Ⅲ型分布参数的研究

本文在文献建议的下限法的基础上,进一步改进、简化下限法的估算程式,扩大了适用范围。统计试验成果表明,扩大适用范围后的下限法,对设计值x_p 的估计的无偏性和有效性,显著优于其他参数估计法。     

特大洪水时概率权重矩的计算及其应用

本文在合理的假定条件下,建立了非简单样本的概率权重矩估计公式。大量的统计试验成果表明,本文建议的非简单样本概率权重矩估计公式是合理可行的。概率权重矩法估计的分布参数和设计值,其有效性和无偏性均优于传统矩法和适线法;当 C_s≤2.5时,与极大似然法相当。近六十个站的实际洪水资料的分析计算也表明,建议的公式可以获得满意的成果。     

P-Ⅲ型分布参数估计方法的研究

本文分别采用模拟系列和实测系列分析比较了传统矩法、极大似然法、概率权重矩法和四种不同经验频率公式纵向离差绝对值准则的寻优适线法。结果表明:矩法所得参数和设计值比总体真值偏小较多;极大似然法在P-Ⅲ型分布中C_s≥2时无严格解;期望公式适线法成果偏大较多,有效性也较差;季学武等提出的经验频率公式适线法所得成果与总体真值比较接近,有效性也较好。另外两套经验频率公式的适线法,成果居上述二者之间;C_s≤2时概率权重矩法的有效性和无偏性都不错。实际洪水资料的计算成果表明:不同经验频率公式的寻优适线法所得参数估计值在一般情况下差异较小,当C_s较大时才有明显差异。各方法所得参数除均值外均各不相同,但概率权重矩法与寻优适线法差异最小,现行的目估适线法与其他各方法的差异最大。     

具有水文基础的人工神经网络初探

人工神经网络是一种崭新的模拟技术，其中BP网得到了广泛的应用.然而，对于连续降雨径流模拟，BP网应用比较困难.本文提出了一种新的神经网络——水文模拟网络(Hydrological modelling network-HYMN).应用实例结果显示：该网络模拟效果较好。