《2022 水文随机分析 华电 44讲 视频教程》

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水文随机分析  华电
 
第1章 绪论
 
1.1 水文随机分析的研究对象
1.2 水文随机分析的模型或方法
1.3 水文随机分析的相关应用进展
1.4 本书的主要模型和技术方法
 
第2章 水文随机分析的基本理论
 
2.1 概述
2.2 随机过程的分布函数
2.3 随机过程的数字特征
2.4 随机过程的分类
2.5 平稳随机过程
2.6 马尔可夫过程
 
第3章 水文时间序列的成分分析
 
3.1 水文时间序列及其组成
3.2 水文时间序列组成成分的分析(上)
3.2 水文时间序列组成成分的分析(下)
3.3 水文时间序列的长程相依性分析
3.4 随机成分的模拟
 
第4章 水文时间序列线性平稳随机模型
 
4.1 自回归模型(上)
4.1 自回归模型(下)
4.2 滑动平均模型
4.3 自回归滑动平均模型
4.4 随机模型建立的过程
 
第5章 水文时间序列分析的灰色系统模型
 
5.1 概述
5.2 灰色系统的数据序列
5.3 灰色系统模型
5.4 灰色预测
 
第6章 水文时间序列的谱分析
 
6.1 概述
6.2 谱的概念
6.3 功率谱
6.4 交叉谱
第6章 作业
讨论与拓展
第7章 水文时间序列的小波分析
 
7.1 概述
7.2 Fourier变换的局限
7.3 一维连续小波变换
7.4 一维离散小波变换和二进小波变换
7.5.1 一维小波变换的图形用户界面
7.5.2 小波工具箱图形通用方法
 
第8章 水文时间序列的经验模态分解
 
8.1 概述
8.2 希尔伯特变换及瞬时频率
8.3.1 本征模态函数
8.3.2 EMD方法的特性
8.4.1 集合经验模态分解方法
8.4.2 完整集合经验模态分解方法
8.4.3 自适应噪声的完整集合经验模态分解方法
8.4.4 极点对称模态分解方法
8.4.5 局部均值分解方法
8.4.6 变分模态分解方法
 
 
 

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