| 水文序列分析中基于信息熵理论的消噪新方法 |
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| 引用本文： | 桑燕芳.水文序列分析中基于信息熵理论的消噪新方法[J].水利学报,2008,39(Z2). |
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| 作者姓名： | 桑燕芳 |
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| 作者单位： | 南京大学水科学系 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目（40725010, 40730635, 40672160）；水利公益项目（2007SHZ1-24）；南京大学青年骨干教师培养计划资助项目。 |
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| 摘 要： | 为准确有效地识别和分离水文时间序列中的噪声成分，应用信息熵理论并结合小波消噪的基本思路，建立了小波系数阈值优选熵准则和水文序列消噪新方法：即首先应用熵函数H值描述噪声成分的不确定度，并应用信息量系数ICF(information cost function)值描述主序列的复杂度；然后通过分析不同小波系数阈值对应的噪声成分H值和主序列ICF值的变化规律，可优选出合理的小波系数阈值；最后对小波系数进行阈值量化处理，即可实现水文序列消噪。通过对不同特性模拟序列和不同实测水文序列分别进行分析，并通过与常用小波消噪方法(FT、SURE、MAXMIN)的消噪结果对比，验证了该阈值优选熵准则的合理性和适用性。分析结果显示：水文序列中的噪声成分具有偏态特性，因此本文中应用偏态分布线型(P-III型分布)对噪声成分进行描述更为合理；且此阈值优选结果是基于信息熵理论而确定，因此是整体上最优值。
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| 关 键 词： | 水文时间序列 信息熵 小波分析 不确定性 消噪 阈值 |
| 收稿时间： | 2008/5/18 0:00:00 |
| 修稿时间： | 5/5/2009 11:07:08 AM |
New method of de-noising based on information entropy theory for hydrologic time series data analysis |
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| Sang yan-fang.New method of de-noising based on information entropy theory for hydrologic time series data analysis[J].Journal of Hydraulic Engineering,2008,39(Z2). |
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| Authors: | Sang yan-fang |
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| Affiliation: | Nanjing University |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | hydrologic time series information entropy wavelet analysis uncertainty de-noising threshold value |
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