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一種改進的時間序列重建方法及其在地下水埋深估計中的應用
帶噪聲傳遞函數(shù)(TFN)模型可通過相關性分析在輸入輸出序列時間上同步的情況下估計輸出序列.基于TFN模型、Kalman濾波和復合型混合演化(SCE-UA)算法,發(fā)展一種新的時間序列重建方法,并將其用于地下水埋深估計.該方法將高階TFN模型表述成狀態(tài)空間,并用Kalman濾波進行狀態(tài)估計,基于SCE-UA方法優(yōu)化TFN模型參數(shù),能夠在輸入輸出序列異步的情況下率定TFN模型并用于時間序列重建.最后,利用已有降水和地下水觀測資料驗證該方法,并重建了中國東北部分地區(qū)40年地下水埋深序列,結(jié)果表明該方法有較好精度且能反映埋深變化對降水的響應,在各類時間序列重建中具有一定推廣性.
謝正輝,XIE Zheng-Hui(中國科學院大氣物理研究所,北京,100029)
刊 名: 氣候與環(huán)境研究 ISTIC PKU 英文刊名: CLIMATIC AND ENVIRONMENTAL RESEARCH 年,卷(期): 2007 12(4) 分類號: P345 關鍵詞: 時間序列重建 TFN模型 Kalman濾波 地下水埋深【一種改進的時間序列重建方法及其在地下水埋深估計中的應用】相關文章:
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