• (1)2008-2022年连续15年年被中国情报信息研究所评价中心评为“中国科技核心期刊”
  • (2)2019-2024年连续三届被中国科学院文献情报中心中国科学引文数据库CSCD(核心库)收录
  • (3)2021年入编北京大学图书馆《中文核心期刊要目总览》2020年版
  • (4)2020-2022连续三年入选《科技期刊世界影响力指数(WJCI)报告》
胡小梅,陈向东,黄云章,丁俊芝.高关水库入库径流状态预测水资源与水工程学报[J].,2012,23(5):123-126
高关水库入库径流状态预测
Forcast of runoff state inflow Gaoguan Reservoir
投稿时间:2012-05-11  修订日期:2012-06-10
DOI:
中文关键词:  自相关系数  马尔可夫链  径流量变化预测  高关水库流域
英文关键词:auto correlation coefficient  Markov chain  forecast of runoff change  Gaoguan reservoir watershed
基金项目:
作者单位
胡小梅 湖北省漳河工程管理局, 湖北 荆门 448156 
陈向东 湖北省高关水库管理局, 湖北 荆门 431806 
黄云章 湖北省漳河工程管理局, 湖北 荆门 448156 
丁俊芝 湖北省漳河工程管理局, 湖北 荆门 448156 
摘要点击次数: 1624
全文下载次数: 1003
中文摘要:
      依据高关水库1971-2010年入库径流量资料,应用均值标准差法建立5级分级标准。针对径流量为相依随机变量的特点,以各阶自相关系数为权重,运用马尔可夫链模型预测未来一年的入库径流量状态。结果表明:该方法直观、预测准确、计算简便,为区域径流量的中长期预测提供了新的分析途径。
英文摘要:
      According to runoff stroage data from 1971 to 2010, five level standards were established by using mean and standard deviation method. Appionted at the runoff characteristics of dependent random variables, taking all orders autocorrelation coefficients as weights, Markov chain model was used to predict the runoff state in the next year. The results show that the method can provide a new feasible way for regional and long-term runoff prediction, and is direct, accurate and simple.
查看全文  查看/发表评论  下载PDF阅读器
关闭