科技信息
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과기신식
SCIENTIFIC & TECHNICAL INFORMATION
2008年
32期
173-174
,共2页
变点分析%稳健%水文时间序列
變點分析%穩健%水文時間序列
변점분석%은건%수문시간서렬
针对目前水文时间序列变点识别研究中忽略了方法的稳健性,未能充分考虑异常值的影响的不足.提出了利用一种高度稳健的高斯混合密度分解算法来识别水文时间序列中的变点,并以此来研究水文时间序列均值的突变.该方法的核心是根据观测到的资料,通过逐步挖掘服从不同正态分布的时间序列分支,将均值变点的识别问题转化为混合正态密度的聚类问题.从而达到估计变点的位置以及自动获得变点的数目估计的目的.实例计算结果表明,该方法对舍有噪声的时间序列数据,仍能准确识别变点的位置.较好地解决了水文序列变点识别的稳健性问题.
針對目前水文時間序列變點識彆研究中忽略瞭方法的穩健性,未能充分攷慮異常值的影響的不足.提齣瞭利用一種高度穩健的高斯混閤密度分解算法來識彆水文時間序列中的變點,併以此來研究水文時間序列均值的突變.該方法的覈心是根據觀測到的資料,通過逐步挖掘服從不同正態分佈的時間序列分支,將均值變點的識彆問題轉化為混閤正態密度的聚類問題.從而達到估計變點的位置以及自動穫得變點的數目估計的目的.實例計算結果錶明,該方法對捨有譟聲的時間序列數據,仍能準確識彆變點的位置.較好地解決瞭水文序列變點識彆的穩健性問題.
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