Page 204 - 《水资源与水工程学报》2023年第5期
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                   Factor Ä%;™+r:
            (Precip   )                                        Weibull ¦Ï) ê¦Ïô‘ð÷ÂÃryÔðc( >
            Precip    =(P ·θ day1  +P ·θ day2  +… +            ð) ƙ, ’$ðc( èð) ƙrݪß4ÚØW
                           day1
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                  Factor
                                 )                     (2)     ¦Ï_ª、 Fq_ª|ƙýæbKkd, ¾ƒà
                        P ·θ day7 θ fix
                         day7
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                                day7
                        day2
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                                      ,   ,…, θ day7 ¦†yD      ¦Ï。
            A7d |¿C6,mm; θ day1 θ day2
            ©¿CPQ]Ô6|Ö¹Fª; θ fix yü>Fª。                            gL()¦Ï(generalizedlogisticdistribution)
                 y6D©¿C6­]ԒJº»|PQ,                           WÈúµÅ£、 ƒ¸S±êŽm              [19] , Ź‹jk
            ôà¿CY`W]ԒJ¿C¦6|H‡FªËk                             –ú]ԒJîTŸ d6|¦ÏÂÃ。y”-
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            optimization,PSO), ŽŽpD©¿CPQ]Ô|                   ¹ Hosking ‹ 1997j“x|}~ð¦Fª| V‘
            Ö¹Fª, ’4t_ª+r:                                     GLO¦Ï, Œ^kú]ԒJîTŸ d6|žÀ
                                N                              ¦Ï。GLO-V¦Ï|Å[¦Ï_ª、 žÀFq_
                              ∑  (X -X)(Y -Y)                ª «Å[¦Ïò_ª+r:
                                             i
                                    i
                              i= 1                    
            Obj. r =
                   max
                            N             N                F(x)=      1                              ( 4)
                                                      2
                                                                             -y
                           ∑  (X -X)  2   ∑  (Y -Y)                  (1+e )
                          槡              槡
                                                 i
                                  i
                            i= 1
                                           i= 1
                                                                        -1 -(1-k)y
                                                                      α e
                                                       (3)     f(x)=        -y 2                         (5)
                                                                      (1+e )
            ™·:r yôà¿CY`W]ԒJ¿C¦6¤                                  -k ln{1-k(x-μ )/ α } (k ≠ 0)
                  max
                                                                       -1
            ¥ÃæÄH‡Fª(Pearsoncorrelationcoefficient)            y=  {                                     (6)
                                                                    ( x-μ )/ α               (k=0)
            |Ëk4;X yôà¿CY`¤¥ÊE4,Xy’                                     μ+α [1-((1-F)/F)]/k (k ≠ 0)
                                                                                              k
                        i
                                                               x(F)=   {
            4;Yy]ԒJ¿C¦6¤¥ÊE4,Y y’                                    μ+αln((1-F)/F)              (k=0)
                   i
            4;Ny¤¥ÊEö6。                                                                                  (7)
            2.3  ®,ˆtà0·3MN²×U GAMLSS-                         ™·:F(x) N f(x) ¦†y GLO-V ¦Ï|Å[¦Ï
                  GLO$ò                                        _ªNžÀFq_ª;x(F)y GLO-V¦ÏÅ[
              ¿C²Ô]ԒJ4|îT°SW¿C|k8                             ¦Ï|ò_ª;μyÒoݪ, μ∈ (-∞,∞);α
            WÈK±|H‡S。AGÄ#§qòR, +»ý                            y˜qݪ, α∈ [0,∞);k yð¦Ýª( Fª),
            –ú]ԒJ4|îTayŸ d6, !’žÀ¦                            k ∈(-∞, ∞)。
            ÏýŸôà¿CY`|d*æbd, <žÀ¦                                y?£ GLO-V¦Ï­‹$ðcNÔðcÊ
            ÏÏÀV¼zxŸôà¿CY`^|°±。                               E¤ ¥ | ƒ ¸ S, ó x  ' μ = 0, α = 2,k =
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