【摘 要】
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通过Monte-Carlo模拟试验对小波多分辨分析法在水文时间序列趋势分析中的趋势识别能力进行了研究。结果表明,小波多分辨分析方法的趋势识别能力与时间序列成份组成有关,与序
【机 构】
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北京江河瑞通技术发展有限公司,西安理工大学西北水资源与环境生态教育部重点实验室
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通过Monte-Carlo模拟试验对小波多分辨分析法在水文时间序列趋势分析中的趋势识别能力进行了研究。结果表明,小波多分辨分析方法的趋势识别能力与时间序列成份组成有关,与序列的噪音分布类型无关,而分析中的分解尺度对于随机性影响大的序列,其值与变差系数成正相关。小波多分辨分析所具有的时频局部化特征,能够合理地反映出时间序列在时间域中的变化特点,其在频域中分析趋势比线性回归和多项式拟合等在时间域中分析趋势的方法更具有优势。另外,在趋势分析前应分析序列中合理的突变成分以及剔除序列中的周期性成分,否则小波趋势分析
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