發(fā)布時間：2020-11-21 13:26

　　 近年來,電子技術(shù)的發(fā)展日益蓬勃,水文數(shù)據(jù)的收集方式發(fā)生了較大的改變.只要在需要觀測的河道或者地下水水位觀測井中安裝相應(yīng)的電子感應(yīng)器即可自動獲得河流的流量或者地下水水位數(shù)據(jù),并將數(shù)據(jù)存儲在電子設(shè)備中,工作人員定期下載數(shù)據(jù)即可.這不僅大大節(jié)省了科研人員的野外工作量,同時也使得捕捉短時或者瞬間水文數(shù)據(jù)的變化成為可能.水文數(shù)據(jù)觀測間隔可以人為設(shè)定,通常人們設(shè)為15分鐘,即15分鐘就可以獲得一個河流量或者地下水水位數(shù)據(jù).水文資料觀測和收集的技術(shù)進步使研究人員能夠在較小的時間尺度上分析水文資料的變化.比如,當(dāng)我們獲得15分鐘間隔的流量數(shù)據(jù)時,通過平均處理可以獲得日平均,周平均,或者月平均流量數(shù)據(jù).對不同時間間隔的流量數(shù)據(jù)建模就可以從不同時間尺度上認(rèn)識流量的變化規(guī)律.數(shù)據(jù)收集技術(shù)的發(fā)展意味著大數(shù)據(jù)時代的到來,傳統(tǒng)水文模型應(yīng)相應(yīng)調(diào)整,以適應(yīng)新時代的挑戰(zhàn).那么,灰色系統(tǒng)建模方法是否適應(yīng)不同時間尺度的水文建模呢?本文以娘子關(guān)泉水流量為例,分別從年和月時間尺度上對泉水流量建模,討論灰色系統(tǒng)建模的尺度效應(yīng),并與小波分析作對比,取長補短提升灰色系統(tǒng)建模的效果.本文主要研究了灰色系統(tǒng)模型的尺度效應(yīng)及其與小波分析的對比.第一章介紹灰色系統(tǒng)模型,小波分析的研究現(xiàn)狀及本文的結(jié)構(gòu)安排.第二章介紹娘子關(guān)泉的概況.第三章研究灰色系統(tǒng)的相關(guān)理論知識及其在娘子關(guān)泉流量模擬中的應(yīng)用.第四章研究小波分析的相關(guān)理論知識及其在娘子關(guān)泉流量模擬中的應(yīng)用.
【學(xué)位單位】：天津師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：P332;P641.7
【部分圖文】：

娘子關(guān)泉域地理圖

圖２娘子關(guān)泉水流量及降水量??
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3 王俊學(xué);;小波分析在旋轉(zhuǎn)機械故障診斷中的應(yīng)用[J];科技資訊;2010年34期

4 王萍姝;小波分析的應(yīng)用[J];青海師專學(xué)報.教育科學(xué);2005年S3期

5 錢俊;;小波分析在消噪中的應(yīng)用[J];揚州工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報;2007年02期

6 劉明媚;;小波分析在圖像處理中的應(yīng)用研究[J];電腦迷;2016年09期

7 周鵬;王欣;曹旭陽;;基于小波分析的裂紋梁的損傷識別[J];機械設(shè)計與制造;2009年07期

8 ;小波分析(WAVELET)方法的由來[J];電視技術(shù);2006年S1期

9 李福利;淺談小波分析的啟發(fā)式教學(xué)[J];大學(xué)數(shù)學(xué);2005年03期

10 臧發(fā)業(yè);小波分析和現(xiàn)代科學(xué)[J];山東交通學(xué)院學(xué)報;2004年03期

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1 孫長飛;基于小波分析-EEMD-BSS與改進的KNN算法的振動篩振動電機滾動軸承故障信號提取和故障識別研究[D];西安建筑科技大學(xué);2014年

2 米湘成;小波分析和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在生態(tài)學(xué)研究中的應(yīng)用[D];中國科學(xué)院研究生院（植物研究所）;2004年

3 李玉峰;小波分析在圖像去噪與壓縮中的應(yīng)用研究[D];中國科學(xué)院研究生院（長春光學(xué)精密機械與物理研究所）;2006年

4 劉占輝;小波分析在聲學(xué)泄漏信號檢測中的應(yīng)用[D];吉林大學(xué);2007年

5 任宜春;基于小波分析的結(jié)構(gòu)參數(shù)識別方法研究[D];湖南大學(xué);2007年

6 熊雷;小波分析在流體方程中的應(yīng)用研究[D];武漢理工大學(xué);2007年

7 宋宜美;圖像處理的超小波分析與變分方法研究[D];西安電子科技大學(xué);2012年

8 陳付華;小波在圖像分析中的若干關(guān)鍵技術(shù)研究[D];南京理工大學(xué);2002年

9 段亞麗;基于色素?zé)晒獾母∮卧遄R別測定技術(shù)研究[D];中國海洋大學(xué);2012年

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1 邱金枝;灰色系統(tǒng)與小波分析模型的尺度效應(yīng)[D];天津師范大學(xué);2019年

2 田野;基于小波分析與支持向量機的股票預(yù)測方法研究[D];武漢理工大學(xué);2017年

3 周樂;小波分析和CPSO-NP優(yōu)化SVM的電機故障診斷方法研究[D];遼寧工程技術(shù)大學(xué);2018年

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6 崔思林;基于小波分析的車載激光雷達振動響應(yīng)誤差處理算法研究[D];西安理工大學(xué);2018年

7 康驥春;工程信號實時小波分析的設(shè)計與實現(xiàn)[D];長春工業(yè)大學(xué);2010年

8 孔祥鳳;小波分析在股市數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用研究[D];西北大學(xué);2002年

9 湯文亮;冗余提升小波分析在故障診斷中的研究與應(yīng)用[D];北京工業(yè)大學(xué);2010年

10 高中平;小波分析在農(nóng)產(chǎn)品期貨問題中的應(yīng)用[D];首都經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué);2008年

本文編號：2893069