基于水资源监测系统的水资源承载状况动态评价
【学位单位】:扬州大学
【学位级别】:硕士
【学位年份】:2019
【中图分类】:TV213.4
【部分图文】:
根据上述过程,将剔除可直观识别的监测数据记为新序列{\丨,i=l,2,…,275,以??序列{x,,}为样本,运用Matlab软件进行EMD分解,其中序列{xh}中数据点的时间顺序保??持不变,分解结果如图3-3所示,图中共有8个分量,其中7个本征模态函数分量,1个??剩余分量。观察各个分量,可见imfl、imf2的波动相对显著,为高频分量,考虑到高频分??量通常是由水量监测数据中的异常值引发,因此,剔除高频分量,将低频分量和剩余分量??求和,得到的数据序列可以反映取水量监测数据的变化态势,该过程可概括为滤噪处理。??经多次滤噪处理结果对比,最终将imfl、imf2分量剔除,其余的分量重构成新的序列丨x2,},??如图3-4所示,重构数据序列{x2i}与序列{x,,}拟合程度较好。接着,测算重构序列{x2i}与??序列{xh}2间的相对误差E。,,设定当|EW|>10%时,序列{Xli}中对应的数据点为异常点。??在设定E〇,阈值时,要考虑水量监测样本的数据特征,结合相关专家经验,保证监测数据??趋势和波动状态的完整性、真实性。据此
‘3非可直观识别异常值检验模态分解图
采用分段最小二乘曲线拟合法对水量监测数据中的全部异常值进行校正。首先,将序??列{x2l}中的异常值剔除,得到新的序列记为{g()i},接着判断数据序列{g(),}的凹凸性。采??用EMD分解,得到8个分量,将最后2个低频分量求和得到序列{gh},如图3-6,从图中??可以看出凹凸性发生了变化,需要分段拟合。??S?▼?!?!??-?r^roc%i/!r-?r-c〇〇'u*>?Hr^r〇cjiir>T-Hr^f〇cr>ir3—ir^c〇c7)in-Hr ̄co<7>ir'-Hi^f^{7>vr'THr ̄r〇〇)〇t-?r^.pf3〇-tn^-ir^r〇??—???-<?*V4?v*0?"!?-r?*T?\0?to?N.?CO?〇??D?O?—?? ̄?J?CM?C^}?ro?Tr?U*!??_**>?〇?O?CO?00?Ti?〇1?(Nl?I ̄i?no?*c?-r?tr.?a*,?o?^?x??*—I?-H?-H??—4?-—4?-H?-H?—i??—f?—H?-H??—1?r—f?f^-4?? ̄ ̄??d?O'!?C^4?C^j?CsJ?(Vi?CN?f\4??天数/d??图3-6基于EMD原理的凹凸性检验??结合异常点集中在图中I区域、III区域,因此对这两段对应的原始水量监测序列分别??
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本文编号:2836905
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