一、关于Von－Mises统计量的非一致性收敛速度（论文文献综述）
周恒忠,陈明华[1]（1995）在《关于Von－Mises统计量的非一致性收敛速度》文中提出本文研究了Ｖｏｎ－Ｍｉｓｅｓ统计量的非一致性收敛速度，得到与Ｕ－统计量类似的收敛速度．
梁小青[2]（2020）在《梯级水库调度不确定性分析与多属性决策模型研究》文中提出为缓解化石能源短缺、大气污染、温室效应等问题,我国高度重视和积极推进水电等具有清洁、可再生、储量丰富、分布范围广等特点的绿色能源的发展。水库一直是进行防洪减灾、水力发电、水资源供给等社会活动的重要组成部分,随着近些年我国各大流域梯级水库群的逐渐建成,且受全球极端气候变化的影响,防洪、发电、供水等各部门之间的关系越发复杂,因此,开展不确定性条件下的水库优化调度管理工作,寻求更为实用的优化调度方案成为水利和电力部门亟待解决的重要课题。本文沿着“减少不确定性—量化不确定性—考虑不确定性的调度风险估计一不确定多属性决策”的思路,运用数理统计、风险分析、运筹学、Copula函数等理论方法,重点针对洪水非一致性分析、入库径流过程预报误差模拟、调度风险估计、多属性决策等方面进行了深入研究,取得的主要成果如下:（1）基于Copula函数的非一致性洪水多变量联合分析。针对传统洪水频率分析未考虑洪水非一致性的问题,基于P-Ⅲ混合分布和Von Mises分布,分别建立了洪量变量的P-Ⅲ混合分布和洪量发生时间变量的Von Mises分布;在此基础上,应用Copula函数建立了洪量变量和洪量发生时间变量的联合分布。以锦屏一级入库洪水的非一致性分析为例,通过计算联合超越概率分布、条件超越概率密度等验证了这一方法的可行性与有效性。（2）入库径流过程预报误差随机模型及其应用。为了在量化入库径流预报误差的条件下有效提高调度方案制作的精度,基于高斯混合模型良好的自适应性,能更准确地描述单一预见时刻入库径流预报误差分布的特点,以及高维meta-student t Copula函数具有将多个类型边缘分布有机耦合的优势,建立了多个预见时刻入库径流过程预报误差随机模型。以锦屏一级水库日入库径流过程预报误差的模拟为例,对多个预见时刻的入库径流预报误差进行了随机模拟,验证了模型的可行性与有效性。（3）考虑多维入库径流过程预报误差的梯级水库群短期发电调度风险估计。以包含两个水库的梯级系统为例,对历史入库径流过程预报误差分类,定义了不确定性概率并将其作为调度决策的效益型指标之一,建立了考虑多维入库径流过程预报误差的梯级水库群短期发电优化调度模型,通过优化算法进行求解得到最优调度过程;基于入库径流过程预报误差随机模拟的思想,得到未来可能来流过程,然后进行仿真调度,得到风险指标估计值。与按入库径流预报值制作的调度方案相比,模型将入库径流预报误差考虑在内更符合实际。（4）基于马田系统和灰熵法的多维区间数决策模型及其应用。针对区间数决策中如何减少决策信息损失以提高决策结果准确性以及区间数排序难的问题,利用马田系统中正交试验次数少、获取信息量大以及马氏距离能较好反映指标间相关性的双重优势对灰熵法进行改进,并将改进的灰熵法与马田系统相耦合,提出了基于马田系统和灰熵法的多维区间数决策模型。将模型分别应用于潘口水库多目标优化调度方案优选和三峡梯级水库防洪优化调度方案优选,并与其他方法的决策结果进行了对比分析,验证了模型的优越性。
姜尚文[3]（2019）在《变化环境下河流水文极值与生态问题研究》文中研究表明随着近几十年来气候变化和人类活动的加剧,全球水文循环过程和水资源演变规律都发生了较大的改变,进而影响了洪水干旱等极值事件发生的频率和幅度以及河流的水生态系统功能,对我国水安全造成了严重的威胁。变化的环境也对水文学科带来了新的挑战,一些传统的研究方法已经变得不再适用;如何正确理解变化环境下水文气象事件的发展趋势和演变规律,评估其对流域水资源和水生态带来的复杂影响,是当前水科学领域理论研究和实际应用中的重大科学问题。本论文选取长江流域上游宜昌段为研究对象,对变化环境下的河流水文极值和生态问题展开深入研究,分析了水文时间序列的时空间演变规律,建立了非一致性的极值频率分析模型,探究了水文变量间相关性结构的变异特征,评估了河流栖息地在多因子影响下的适宜度变化情况,为研究区域在变化环境下的水资源规划管理和水生态文明建设提供了充实的理论基础和科学的技术支撑。本论文的主要研究工作和创新性成果总结如下:（1）采用非一致性检验和小波变换分析方法,从趋势性、突变性和周期性3个角度分析了宜昌水文站不同尺度流量时间序列的变化规律和发展趋势。研究结果表明:不同尺度流量时间序列均受到变化环境的影响,其中年平均流量序列呈现出显着的减小趋势,季尺度流量序列特征则体现为夏秋两季流量减少,冬季流量增加,而春季流量相对稳定,极小值流量序列均呈现增加趋势,而极大值流量则呈现减少趋势,各流量时间序列的突变点大多出现在20世纪的60年代和21世纪初两个时期;采用小波变换分析年平均流量周期变化的主周期为25年,在研究时段内存在7次明显的丰枯交替过程。（2）构建了河道枯水流量的单变量频率分析时变矩模型,研究了其在梯级水库影响下的频率分布特征变化,探究了非一致性模型构建中的模型选择和残差分布等重要理论问题。研究结果表明:在变化环境下,非一致性模型对水文极值频率分析的拟合效果整体上优于一致性模型,残差接近服从正态分布;相较于时间变量,基于物理成因的协变量能够更好地拟合时间序列中的变化特征,并且模型对未来的预测结果更加合理;采用非一致性频率分析模型会影响水文极值的设计值,研究区域在变化环境下的枯水流量保证能力整体上有所提高。（3）提出了一种非一致性的标准流量指数结合改进水库指标用于变化环境下河道水文干旱的识别和评估,引入Copula理论对识别的干旱历时和干旱烈度进行两变量模拟,采用联合重现期和条件重现期探究了变化环境对下游河道水文干旱的影响。研究结果表明:本文提出的非一致性标准流量指数具有更好的拟合效果;相较于传统标准流量指数,非一致性指标识别的干旱烈度边际分布线型和参数均发生了明显的变化,特征变量间相关系数高于一致性指标识别的结果;在给定设计值条件下,不同干旱指标建立的Copula模型联合重现期存在明显差异,体现了月流量序列的非一致性特征;以改进水库指标为协变量的干旱指标条件重现期小于传统干旱指标的结果,意味着其识别的河道水文干旱情势更加严峻。（4）采用多变量趋势检验研究了洪水洪峰和7日最大洪量的相关关系变化,构建了时变Copula模型进行两变量非一致性频率分析,提出了两变量情形下的非一致性重现期和水文风险用于变化环境下的工程水文设计值计算。研究结果表明:研究区域洪峰洪量相关性结构发生变化,时变Copula模型的拟合效果整体上优于传统Copula模型;采用非一致性联合重现期和水文风险评估两变量洪水风险,其结果随不同的设计洪水事件而有所差异:相较于一致性模型,考虑洪峰洪量同时超过的情形,非一致性模型在给定重现期下的边际分布超过概率更高,水文风险更小,意味着以当前一致性假定设计的水利工程可以抵挡未来变化环境下的洪水风险;考虑洪峰或洪量超过的情形,非一致性模型在给定重现期下的边际分布超过概率与一致性模型相近,其水文风险值取决于初始设计标准的高低。（5）采用水文指标法分析了三峡-葛洲坝梯级水库蓄水前后河道日流量和水温序列的变化过程,以长江流域关键物种中华鲟为例,提出了栖息地统计模型用以评估多因子影响下产卵场适宜栖息面积的变化情况。研究结果表明:葛洲坝水库对于河道水文情势改变程度较小,而三峡水库对河道流量的影响达到了中度改变,蓄水前后天然河道的升温和降温过程出现滞后,河道水温结构发生变化;对20072012年中华鲟产卵场适宜栖息面积的计算结果表明最适宜中华鲟产卵的时间出现在每年11月的中上旬,而10月大部分时间已不具备中华鲟产卵所需的水文条件;适宜栖息面积同时受到流量和水温的影响,其中水温对于模型拟合的影响程度大于流量,本文建立的栖息地统计模型能够更好地量化评估多因子影响下的栖息地适宜度变化情况。
孙亚楠[4]（2019）在《嫩江、第二松花江洪水遭遇及顶托影响研究》文中进行了进一步梳理洪涝灾害是松花江流域的主要自然灾害之一,受河底地形、上游来水等因素的影响,历史上经常出现嫩江、第二松花江（简称二松）两江洪水遭遇而造成交汇区出现大洪水及洪水相互顶托的现象,极大地增加了松花江流域,尤其两江交汇区（三岔河口）及下游松花江干流（简称松干）的防洪风险及防汛工作压力。因此,有必要对嫩江、二松洪水遭遇及洪水顶托问题展开分析研究,以期摸清楚三岔河口区域的洪水遭遇及河道洪水顶托规律,从而为有效减小洪灾影响、科学度汛提供支撑。本文以松花江流域内嫩江、二松为主要研究对象,重点针对两江洪水遭遇及顶托问题进行分析研究,主要研究内容有:（1）首先采用时间序列趋势性及一致性分析方法对嫩江江桥站、二松扶余站的长序列实测水文资料进行趋势性及一致性检验;接着采用P-Ⅲ型分布对两江满足一致性要求的洪水序列进行参数拟合计算及洪水频率分析计算。（2）分别采用统计和Copula方法对嫩江、二松的洪水遭遇问题进行分析。一方面,基于江桥、扶余站历史实测资料统计分析两江的洪峰遭遇及洪水过程遭遇情况。另一方面,基于Copula方法重点分析两江洪峰遭遇风险,分别采用Von Mises分布函数及P-Ⅲ分布作为两江峰现时间及洪峰流量的边缘分布函数并进行参数拟合;选取适合的Copula联合分布函数分别构建两江峰现时间的联合分布函数、嫩江和二松的洪水量级与峰现时间联合概率分布;最后基于联合概率分布函数推求汛期两江时间上的遭遇风险,并进一步计算得到两江不同洪水量级遭遇风险大小。（3）构建MIKE11一维水动力洪水演进模型,对嫩江江桥站、二松扶余站、松干哈尔滨站区间内的河道洪水演进情况进行模拟计算;基于模拟结果定性分析两江不同洪水组合遭遇下嫩江受洪水顶托的规律,并量化嫩江受顶托影响的距离、临界流量比及壅水高度等。
李子远,冯平,苑希民[5]（2016）在《黄河宁夏段干支流非一致性洪峰遭遇风险分析》文中指出对黄河和清水河非一致性洪峰进行遭遇风险分析。采用综合诊断法对洪峰序列进行变异性诊断,引入混合von Mises分布和混合P-Ⅲ分布对洪峰发生时间和洪峰量级进行拟合;选择非对称部分嵌套Archimedean Copula函数,构建两河洪峰联合分布并分析两河洪峰发生时间和量级遭遇情况,绘制各种频率组合遭遇概率分布图。结果表明:两河洪峰序列均发生变异,两河洪峰发生时间遭遇概率在7月31日和8月31日达到最大,分别为3.36×10-4和1.15×10-4;不同频率洪峰遭遇概率在7月26日至8月2日和8月31日至9月5日两个时段达到最大。
王冰[6]（2012）在《水库防洪风险评估及水文序列变异影响的研究》文中提出洪水灾害是世界上最严重的自然灾害之一，在我国发生频繁且影响范围广泛。在被保护区域的河道上修建水库，可以起到调节洪水、消减洪峰达到避免洪水灾害的目的。然而，随着全球气候变暖，人类活动的影响，洪水序列已经发生变异，洪水发生规律与水库调度规则产生偏差。水库作为减少洪水灾害损失的工程措施，一旦遭遇特大洪水、地震等突发事件时，可能会发生危及安全的事故甚至坝体溃决，将会严重威胁下游生命、财产与环境的公共安全。本文以海河流域子牙河水系为背景，研究子牙河水系干流和支流洪水遭遇情况，并对干支流设计洪水进行修正，研究岗南和黄壁庄梯级水库遭遇突发事件时，如何通过水库联合应急调度，降低下游保护区的洪灾损失。主要研究内容及结论如下：⑴采用超定量模型对小觉站和平山站洪水频率进行分析，假设洪水超定量年发生次数服从Poisson分布，超定量样本服从GP分布。以小觉站洪峰频率计算结果为例，对频率计算结果进行分析可以得出：基于GP分布的洪峰设计值与P-Ⅲ分布洪峰设计值略有差别，但均在误差范围内，可以采用该模型对海河流域洪水进行频率计算分析。⑵引入Von Mises分布拟合岗黄水库干支流小觉和平山站洪水发生时间和时间间隔系列，采用三维Copula函数构造洪水发生时间间隔和量级的联合分布模型，计算岗黄水库干支流洪水遭遇的风险。结果显示：相同量级组合时洪峰、最大3d洪量和最大6d洪量的遭遇风险依次增大；干支流洪量均为小于5a一遇，和洪量为小于5a一遇和5a20a一遇组合的遭遇风险较大；干支流洪峰和洪量均为大于50a一遇量级时遭遇的风险十分小。洪水遭遇风险需要结合梯级水库调洪作用来尽量降低洪水遭遇给下游防护区带来的洪灾损失，干支流洪水遭遇问题的研究可以为梯级水库消峰错峰调度、防洪调度规则的制定以及流域防洪规划提供科学依据。⑶根据时间序列合成与分解的原理，采用统计的方法对环境变化条件下小觉站和平山站的设计洪水进行修正。通过对洪水系列的变异综合分析可知：小觉站和平山站洪水系列分别在1982年和1978年发生突变变异。设计洪水修正的结果表明：现状环境条件下小觉站和平山站洪峰、最大3d洪量和最大6d洪量的均值以及设计值与环境条件变化前相比，均存在不同程度的减小。这种变化结果可以降低水库防洪风险，但对水资源短缺的现状极为不利。⑷采用AR1对设计洪水修正前后岗南和黄壁庄水库入库洪水过程进行模拟，应用MC法计算梯级水库漫坝概率。分别对设计洪水修正前后岗南水库出现险情和黄壁庄水库出现险情两种情况下梯级水库联合应急调度结果做风险分析，结果表明：在合理的应急调度模式下，突发事件导致水库漫坝失事可能性较小，均在低度危险以下，应急调度是一种有效减少洪灾损失的非工程措施；由于梯级水库下游人口、设施众多，梯级水库漫坝易损度较高，有效的应急调度模式也可以最大限度地减轻洪灾损失。设计洪水修正后梯级水库漫坝风险度出现不同程度的下降，说明洪水序列变异导致水库漫坝风险度降低。
陈明华,任哲[7]（1997）在《Von-Mises统计量的Edgeworth展开和随机加权逼近》文中指出文［１］讨论了Ｖｏｎ－Ｍｉｓｅｓ统计量的一种能达到Ｏ１ｎ的精确性的随机加权逼近，本文则给出了这种统计量的一阶Ｅｄｇｅｗｏｒｔｈ展开和一种能达到ｏ１ｎ的精确性的新的随机加权逼近．
陈明华[8]（1998）在《U—统计量及Von-Mises统计量的随机加权逼近的非一致性速度》文中研究说明文［１］、［２］研究了Ｕ—统计量和ＶｏｎＭｉｓｅｓ统计量的随机加权逼近的相合性和一致性逼近速度，本文则研究了它们的非一致性逼近速度．
许文涛[9]（2019）在《考虑日径流特征的非一致性洪水频率分析方法研究》文中研究说明结合日径流序列信息的洪水频率分析方法,在更加准确地进行洪水风险评价和管理等工作中是具有物理机制和重要意义的。受全球气候变化与人类活动的影响,非一致性洪水频率分析的方法应用广泛,但是少有研究考虑“普通”水文事件—年内日径流序列的影响。经典规范常数法（C-NCM）利用日径流序列所服从的母分布参数推导年际最大洪水序列分布的统计参数。然而,C-NCM没有灵活地考虑年际最大洪水分布的尺度参数可行范围,这直接导致无法提供足够和可靠的模型来拟合年际最大洪水序列。论文旨在估计洪水分布的尺度参数来推导另外两种规范常数法,即Hall规范常数法（H-NCM）和Fisher-Tippett规范常数法（FTNCM）,并研究其在拟合洪水方面的潜力,以统计和数学推导的手段探究日径流特征在非一致性洪水频率分布中的影响。进一步考虑洪水季节性的特征,基于规范常数法,提出一种适应非一致性洪水频率分析的改进型矢量统计法（MDS）来划分汛期,并与传统的相对频率法（RF）和矢量统计法（DS）进行对比研究。论文选取中国长江、黄河流域77个站点水文资料进行研究,主要研究内容和结论如下:（1）利用非参数方法和时变矩法对研究流域站点的水文气象序列进行非一致性诊断,结果显示,华县站等9个流域站点的年内日径流序列或年际最大洪水序列具有非一致性;长江中下游地区部分站点相对湿度诊断出具有下降的趋势;除长江中下游地区部分站点年最大1日降雨量具有上升的趋势外,其他各降雨统计量保持一致性;此外,研究区大部分站点气温统计量具有上升的趋势且具有向上突变的特性。基于时变矩法的水文气象序列非一致性诊断结果与非参数方法基本一致,备选的频率分布中Lognormal分布拟合水文气象序列效果最优,其次为Gamma分布。在识别序列一阶矩参数（均值）的非一致性时,非参数非一致性诊断具有简单稳健特性,但是却对高阶矩（方差）的非一致性诊断能力有限;时变矩法通过评价准则优选分布模型,可以客观地判断出序列中的非一致性更倾向于趋势模型或者变点模型。因此在诊断识别水文气象序列非一致性能力上,时变矩模型比非参数的方法更具优势。（2）利用图解法对比分析了日径流序列经验线性矩比与备选分布的理论线性矩比,初步识别理论分布的潜在模拟效果,筛选出五个备选分布,即GEV分布、广义Pareto分布（GPA）、Lognormal分布（LNO）、皮尔逊III型分布（PE3）以及Kappa分布（KAP）,结果表明,KAP分布与实测样本理论拟合效果最佳,其次为LNO分布和GPA分布;然后计算备选分布拟合日径流数据的纳西效率系数（NSE）值,结果表明,LNO分布为最优分布,其次是GPA分布、KAP分布和PE3分布,GEV分布表现最差;从模拟结果的相对残差历时曲线图可以发现,除LNO分布以外,其他分布在日径流序列的尾部的高、低流量的模拟效果较差,具体表现为:GEV分布高估了低流量,GPA分布、PE3分布和KAP分布低估了低流量;PE3分布高估了高流量,其他三种分布低估了高流量的情况。KAP分布在中流量区域模拟效果稳健,相对残差的置信区间狭窄。总体来说,利用单一概率分布估计整个日径流变化过程中是具有挑战性的,尤其是日径流序列尾部的变化,综合各个分布在尾部流量估计的表现来看,本文推荐LNO分布作为日径流模拟的最优概率分布。（3）基于极大值吸引场理论,通过估计规范常数法中不同尺度的参数来进行非一致性洪水频率分析,并给出规范常数法适用范围。考虑到年内日径流序列非一致性,采用不同尺度参数的C-NCM,H-NCM和FT-NCM方法进行了比较研究,整体来说尺度参数较大的H-NCM在模拟年际最大洪水序列过程中,要优于C-NCM和FT-NCM,在应用规范常数法时,推荐使用H-NCM。在考察年际最大洪水序列统计特征与模拟效果时发现,对于样本序列的经验偏态系数（三阶矩）小于极值分布（Gumbel分布）的理论偏态系数时,应用规范常数法的适用性最佳。同时考虑样本一阶矩（均值）和二阶矩（变差系数）时发现,该类方法在实际应用时还与洪水量级以及变化程度相关。采用物理协变量作为解释变量进行非一致洪水频率分析时,所有模型的模拟效果均优于一致性模型,从各种气象因素或人类活动因素中选择合适的协变量用以优化模型,增加了非一致性洪水频率分布的物理意义。（4）考虑洪水季节性特征,利用相对频率法（RF）、矢量统计法（DS）和改进型矢量统计法（MDS）,进行汛期的划分。结果表明,南方长江流域大部分子流域汛期起止时间在5月初到8月底,部分流域延迟出汛时间到9月中旬前后;北方黄河流域汛期普遍在7月初到9月中旬。DS方法是基于稳健的圆形统计法,因而汛期划分结果比RF方法更为客观;在利用汛期流量分布推求洪水极值分布时,MDS方法划分的汛期覆盖所有年际最大洪水序列,因而更为合理。在基于H-NCM方法的一致性洪水频率分析中,RF、DS和MDS方法最优模型量无明显差异,但是比不考虑汛期流量的情形（ISF）的最优模型要多。定量评价模型的拟合效果,MDS方法整体表现最优,RF、DS和MDS方法均优于ISF。分析模型NSE值与年最大洪水相关统计量（包括均值、变差系数和偏态系数）之间的关系,再次阐述了规范常数法的适用性与流域本身的特性存在联系。与ISF相比,划分汛期径流后的模型NSE值低于0.8的值明显减少,综合考虑方法的合理性及其洪水物理成因机制,推荐使用MDS方法。
李扬[10]（2013）在《水文频率新型计算理论与应用研究》文中进行了进一步梳理水文频率分析是水文学研究的重要内容，旨在研究和分析水文随机现象，揭示其中蕴含的统计规律，并对未来可能的情势做出预估，满足水利工程规划、设计、管理以及水资源利用等工作的需要。本文针对现行水文频率分析存在的若干问题，综述了近年来国内外学者围绕这些问题的研究进展，总结了目前研究中存在的一些不足之处。选用陕西省典型区域水文气象资料，从单变量水文频率分析和多变量水文频率分析两方面入手，研究和提出了一些新的理论方法，并用于实例分析，主要开展了以下方面的研究。1.研究尾部指数估计理论在水文事件分析中的应用。对研究区月降水序列是否服从重尾分布进行了判别，并采用不同的尾部指数估计量对序列的极值指数和尾部指数进行了估计。2.研究非一致分布年径流序列的计算理论方法与应用。将研究区的非一致性年径流序列以变异点为节点划分为若干子序列，分别推导了序列理论频率、经验频率、矩和分位数的计算公式，选用P-III分布对研究区年径流序列的子序列进行拟合合成，评价结果的优劣。3.研究部分概率权重矩法（PPWM）和高阶概率权重矩法（HPWM）的计算理论与应用。采用GEV分布的PPWM法，通过给定不同的删失水平，分别估计年径流序列和年最大洪峰流量序列的分布参数，对序列较大值的拟合效果进行评价，并采用MonteCarlo模拟对PPWM法的统计性能进行了分析。推导了P-III分布的HPWM公式，分别采用GEV分布的HPWM法和P-III分布的HPWM法估计年径流序列和年最大洪峰流量序列的分布参数，对序列较大值的拟合效果进行评价，并采用Monte Carlo模拟对HPWM法的统计性能进行了分析。4.研究贝叶斯理论在P-III分布参数估计中的应用。推导了基于贝叶斯方法的P-III分布参数估计公式，采用三种马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）抽样方法获得研究区年最大洪峰流量序列的参数样本，并评价了不同抽样方法的优劣。5.研究分层阿基米德copulas函数在干旱事件多变量联合分布构建中的应用。针对对称阿基米德copulas函数变量可互换、不考虑变量间相关性差异的缺点，根据干旱历时、干旱烈度和烈度峰值三个干旱特征变量间相关性的大小，选择Clayton copulas函数和Frank copulas函数进行组合，分层构建出三变量阿基米德copulas函数，推导了其概率密度及条件概率表达式，给出了三维copulas函数的拟合优度检验方法，进而用于研究区干旱分析。通过上述研究，本文取得以下主要结论。1.月降水序列的样本分布属于重尾分布，可以应用尾部指数估计理论对其分布尾部特性进行度量；常用的Hill估计量、Pickands估计量和矩估计量均能方便地估计极值指数和尾部指数，用Sum-plot作图法选取阈值k可以获得较好的效果。2.提出了非一致分布年径流序列计算方法。该法具有物理意义明确、数学基础严格的特点，实例拟合计算结果较为理想，且该方法无需进行资料的“还原”、“还现”计算，应用方便。3. PPWM法和HPWM法均能有效改善研究区洪水序列较大流量的拟合效果，并显着降低设计值的计算误差。其中，GEV分布的PPWM法和P-III分布的HPWM法计算出的设计值误差相对较小，GEV分布的HPWM法计算出的设计值误差相对略大，但其计算十分简便，亦有可取之处。4.对于研究区年径流序列，PPWM法和HPWM法均无法改善序列较大值的拟合效果，而采用P-III分布普通PWM法进行参数估计，对序列的拟合效果较好。5.基于贝叶斯方法估计P-III分布参数时，不同的抽样算法对MCMC方法的性能有一定的影响，其中AM算法具有收敛速度快、计算效率高、参数估计效果好等优点，优于MH法和DR法。6.三维Clayton/Frank组合分层copulas函数能够描述研究区干旱历时、干旱烈度和烈度峰值的三变量联合概率分布。与对称的三维阿基米德copulas函数相比，Clayton/Frank组合分层copulas函数更为合理地反映了干旱变量间不同的相依结构，且结构组合灵活，能够较为全面地描述干旱变量的联合分布特性。
二、关于Von－Mises统计量的非一致性收敛速度（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、关于Von－Mises统计量的非一致性收敛速度（论文提纲范文）
（2）梯级水库调度不确定性分析与多属性决策模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 水库调度中的不确定性 |
| 1.2.2 考虑不确定性的水库调度及其风险估计 |
| 1.2.3 不确定多属性决策 |
| 1.3 存在的不足及发展趋势 |
| 1.4 论文主要研究内容及创新点 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 创新点 |
| 第2章 非一致性洪水分析方法研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 方向数据及Von Mises分布 |
| 2.3 研究变量及其分布的确定 |
| 2.3.1 洪水变量的P-Ⅲ混合分布 |
| 2.3.2 时间变量的Von Mises分布 |
| 2.3.3 分布检验与评价 |
| 2.4 基于Copula函数的两变量联合分布 |
| 2.4.1 Copula函数优选及参数估计 |
| 2.4.2 Copula函数检验与评价 |
| 2.4.3 联合超越概率及条件超越概率 |
| 2.5 算例分析 |
| 2.5.1 研究对象 |
| 2.5.2 年最大时段洪量非一致性分析 |
| 2.5.3 年最大1日洪量及其发生日期的分布 |
| 2.5.4 两变量联合分布 |
| 2.5.5 条件超越概率密度 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 入库径流过程预报误差随机模型及其应用 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 单一预见时刻入库径流预报误差的高斯混合分布 |
| 3.3 多个预见时刻入库径流过程预报误差随机模型 |
| 3.3.1 模型的建立 |
| 3.3.2 模型求解 |
| 3.3.3 模型评价 |
| 3.3.4 模型应用 |
| 3.4 算例分析 |
| 3.4.1 研究对象 |
| 3.4.2 单一预见时刻入库径流预报误差统计分析 |
| 3.4.3 单一预见时刻入库径流预报误差分布拟合 |
| 3.4.4 多个预见时刻入库径流过程预报误差随机模拟 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 梯级水库短期发电优化调度风险估计方法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于误差分类的来流方案设置 |
| 4.3 考虑多维入库径流过程预报误差的梯级水库短期发电优化调度模型 |
| 4.3.1 模型的建立 |
| 4.3.2 模型求解 |
| 4.4 风险估计 |
| 4.4.1 风险指标的选取 |
| 4.4.2 基于随机模拟的未来可能入库径流过程 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于马田系统和灰熵法的多维区间数决策模型及其应用 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 多维区间数与MTS |
| 5.2.1 多维区间数的正交试验 |
| 5.2.2 信噪比与马氏距离 |
| 5.3 MTS改进GEM的优势 |
| 5.3.1 灰熵 |
| 5.3.2 灰熵与信息熵的比较 |
| 5.3.3 GEM的基本原理 |
| 5.4 MTS-GEM多维区间数决策模型 |
| 5.4.1 加权标准化决策矩阵的建立 |
| 5.4.2 方案的正交试验及衍生指标计算 |
| 5.4.3 方案决策 |
| 5.5 算例分析 |
| 5.5.1 单一水库多目标优化调度方案优选 |
| 5.5.2 梯级水库防洪优化调度方案优选 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（3）变化环境下河流水文极值与生态问题研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究综述 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 2 水文时间序列变化规律研究 |
| 2.1 时间序列变异检验方法 |
| 2.2 研究区域概况 |
| 2.3 应用研究 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 单变量水文极值频率分析时变矩模型 |
| 3.1 GAMLSS模型 |
| 3.2 应用研究 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 基于非一致性指标的两变量水文干旱研究 |
| 4.1 非一致性标准流量指数 |
| 4.2 两变量Copula函数理论 |
| 4.3 应用研究 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 基于时变Copula的两变量设计洪水研究 |
| 5.1 多变量水文序列趋势检验 |
| 5.2 时变Copula理论及方法 |
| 5.3 非一致性洪水风险评估 |
| 5.4 应用研究 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 变化环境下的河流栖息地影响研究 |
| 6.1 河流生态水文指标 |
| 6.2 栖息地统计模型 |
| 6.3 应用研究 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 主要研究结论 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录1 攻读博士期间发表的论文、专利成果 |
| 附录2 攻读博士期间完成和参与的科研项目 |
（4）嫩江、第二松花江洪水遭遇及顶托影响研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究目的与研究意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 洪水时间序列分析 |
| 1.2.2 洪水遭遇分析 |
| 1.2.3 洪水顶托分析 |
| 1.3 研究思路与内容 |
| 2 研究区概况与现状 |
| 2.1 研究区位置概况 |
| 2.2 研究区防洪现状 |
| 2.2.1 流域水文气象情况 |
| 2.2.2 三岔河口来水特征 |
| 2.2.3 流域防洪设施建设 |
| 2.3 历史洪水遭遇情况 |
| 2.4 历史洪水顶托情况 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 嫩江、二松洪水频率分析计算 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 实测年最大洪峰序列趋势性分析 |
| 3.2.1 趋势性分析方法 |
| 3.2.2 嫩江、二松年最大洪峰序列趋势分析 |
| 3.3 实测年最大洪峰序列一致性检验 |
| 3.3.1 一致性检验方法 |
| 3.3.2 嫩江、二松年最大洪峰序列一致性检验 |
| 3.4 两江洪水频率分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 两江洪水遭遇风险分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于统计方法的洪水遭遇规律分析 |
| 4.2.1 两江洪水特性分析 |
| 4.2.2 洪水遭遇情况统计分析 |
| 4.2.3 典型年洪水过程 |
| 4.3 基于Copula方法的洪水遭遇风险分析 |
| 4.3.1 Copula函数理论与方法介绍 |
| 4.3.2 两江洪水时间遭遇分析 |
| 4.3.3 两江洪水量级遭遇风险分析研究 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 不同洪水遭遇的顶托影响研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 洪水遭遇典型年的顶托影响分析 |
| 5.3 洪水演进模型构建 |
| 5.3.1 MIKE11水动力模型简介 |
| 5.3.2 模型建模范围 |
| 5.3.3 模型构建 |
| 5.3.4 模型率定验证 |
| 5.4 不同洪水组合遭遇下两江洪水顶托影响分析 |
| 5.4.1 洪水模拟方案确定 |
| 5.4.2 河道断面受洪水顶托识别 |
| 5.4.3 嫩江受顶托影响距离分析 |
| 5.4.4 大赉站受二松来水顶托规律分析 |
| 5.4.5 大赉站受顶托影响程度分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
（5）黄河宁夏段干支流非一致性洪峰遭遇风险分析（论文提纲范文）
| 1 研究区概况 |
| 2 研究方法 |
| 2.1 洪水序列非一致性分析 |
| 2.2 洪峰分布形式确定 |
| 2.2.1 洪峰发生时间分布 |
| 2.2.2 洪峰流量分布 |
| 2.3 联合分布构建 |
| 2.4 洪水遭遇风险分析 |
| 3 应用分析 |
| 3.1 干支流洪峰序列非一致性分析 |
| 3.2 干支流洪峰时间序列联合分布 |
| 3.3 干支流洪峰流量序列联合分布 |
| 3.4 洪水遭遇风险分析 |
| 4 结论 |
（6）水库防洪风险评估及水文序列变异影响的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究概况 |
| 1.2.1 水文频率分析国内外研究概况 |
| 1.2.2 水文变量多维联合分布国内外研究进展 |
| 1.2.3 环境变化对水文序列影响国内外研究概况 |
| 1.2.4 水库防洪调度风险分析国内外研究现状 |
| 1.3 本文研究主要内容 |
| 1.4 本文创新点 |
| 第二章 岗南、黄壁庄梯级水库概况及水文特征 |
| 2.1 流域自然地理 |
| 2.2 暴雨洪水特性 |
| 2.2.1 暴雨特性 |
| 2.2.2 洪水特性 |
| 2.2.3 实测洪水及历时调查洪水 |
| 2.3 梯级水库概况 |
| 2.3.1 岗南水库概况 |
| 2.3.2 黄壁庄水库概况 |
| 第三章 洪水极值频率分析的基本方法 |
| 3.1 超定量洪水概率模型 |
| 3.1.1 超定量洪水取样原则 |
| 3.1.2 广义 Pareto 分布 |
| 3.1.3 参数的确定 |
| 3.1.4 超定量系列发生次数概率模型 |
| 3.1.5 年最大超定量洪水分布模型 |
| 3.1.6 超定量洪水重现期 |
| 3.2 岗黄水库洪峰超定量频率分析 |
| 3.2.1 干流洪峰 |
| 3.2.2 支流洪峰 |
| 3.3 岗黄水库洪量超定量频率分析 |
| 3.3.1 干流洪量 |
| 3.3.2 支流洪量 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 干支流洪水遭遇风险分析 |
| 4.1 洪水遭遇分析基本方法 |
| 4.1.1 洪水发生时间分布 |
| 4.1.2 基于 Copula 函数的干支流洪水联合分布 |
| 4.2 岗黄水库干支流洪水发生量级风险分析 |
| 4.2.1 干支流洪水发生时间 |
| 4.2.2 干支流洪水发生时间与量级的联合分布 |
| 4.3 岗黄水库干支流洪峰遭遇风险分析 |
| 4.3.1 干支流洪峰发生时间间隔 |
| 4.3.2 干支流洪峰三变量联合分布 |
| 4.3.3 遭遇风险 |
| 4.4 岗黄水库干支流洪量遭遇风险分析 |
| 4.4.1 干支流洪量发生时间间隔 |
| 4.4.2 干支流洪量三变量联合分布 |
| 4.4.3 遭遇风险 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 水文序列变异条件下设计洪水的修正 |
| 5.1 设计洪水修正的理论方法 |
| 5.1.1 洪水时间序列 |
| 5.1.2 洪水序列变异分析 |
| 5.1.3 非一致洪水序列频率分析方法 |
| 5.2 干流设计洪水修正 |
| 5.2.1 洪水变异分析 |
| 5.2.2 设计洪水修正 |
| 5.3 支流设计洪水修正 |
| 5.3.1 洪水变异分析 |
| 5.3.2 设计洪水修正 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 梯级水库应急防洪调度风险分析 |
| 6.1 水库防洪应急调度模式 |
| 6.2 风险评估的基本方法 |
| 6.2.1 风险的含义 |
| 6.2.2 漫坝危险度评价 |
| 6.3 岗黄水库应急防洪调度的风险分析 |
| 6.3.1 梯级水库洪水系列的随机模拟 |
| 6.3.2 梯级水库漫坝风险分析 |
| 6.4 水文序列变异下水库应急防洪调度的风险分析 |
| 6.4.1 水文序列变异下洪水系列的随机模拟 |
| 6.4.2 水文序列变异下岗黄水库漫坝风险分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 发表论文及主要科研情况 |
| 致谢 |
（9）考虑日径流特征的非一致性洪水频率分析方法研究（论文提纲范文）
| 博士生自认为的论文创新点 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 一致性洪水频率分析研究进展 |
| 1.2.2 非一致性洪水频率分析研究进展 |
| 1.2.3 考虑日径流特征的洪水频率分析研究进展 |
| 1.3 研究区域与数据 |
| 1.3.1 研究区域 |
| 1.3.2 研究数据 |
| 1.4 拟解决的关键科学问题 |
| 1.5 研究内容与技术路线 |
| 2 长江、黄河流域水文气象序列非一致性诊断 |
| 2.1 非参数非一致性诊断 |
| 2.1.1 Mann-Kendall趋势检验 |
| 2.1.2 Pettitt变点检验 |
| 2.2 基于时变矩模型的非一致性诊断 |
| 2.2.1 时变矩模型的定义 |
| 2.2.2 模型评价准则及拟合优度检验 |
| 2.2.3 趋势和变点诊断 |
| 2.2.4 水文气象序列备选频率分布 |
| 2.3 应用研究 |
| 2.3.1 非参数非一致性诊断 |
| 2.3.2 基于时变矩模型非一致性诊断 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 日径流序列概率分布估计 |
| 3.1 流量历时曲线估计 |
| 3.2 分布函数选取及其线性矩计算 |
| 3.2.1 备选分布 |
| 3.2.2 线性矩法 |
| 3.3 拟合优度评价指标 |
| 3.4 应用研究 |
| 3.4.1 备选分布的初步识别 |
| 3.4.2 模型拟合优度评价 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于三种不同规范常数法的非一致性洪水频率分析 |
| 4.1 年内日径流序列分布 |
| 4.2 极大值吸引场理论 |
| 4.3 规范常数法 |
| 4.3.1 经典规范常数法 |
| 4.3.2 Hall规范常数法 |
| 4.3.3 Fisher-Tippett规范常数法 |
| 4.4 模型选取准则及拟合优度检验 |
| 4.4.1 AIC准则 |
| 4.4.2 模型拟合优度检验 |
| 4.5 应用研究 |
| 4.5.1 一致性洪水频率分析 |
| 4.5.2 非一致性洪水频率分析 |
| 4.5.3 物理协变量分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 考虑洪水季节性的规范常数法应用研究 |
| 5.1 季节性分析原理与方法 |
| 5.1.1 相对频率法 |
| 5.1.2 矢量统计法 |
| 5.1.3 改进型矢量统计法 |
| 5.2 规范常数法 |
| 5.3 模型选取准则及拟合优度检验 |
| 5.4 应用研究 |
| 5.4.1 汛期分期结果 |
| 5.4.2 一致性洪水频率分析 |
| 5.4.3 非一致性洪水频率分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 参加的科研项目 |
| 参加的学术会议与培训 |
| 攻博期间发表的科研成果目录 |
| 致谢 |
（10）水文频率新型计算理论与应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 尾部指数估计 |
| 1.2.2 非一致性序列频率分析 |
| 1.2.3 洪水序列频率分布的参数估计方法 |
| 1.2.4 贝叶斯理论 |
| 1.2.5 多变量水文频率分析方法 |
| 1.3 存在问题 |
| 1.4 研究内容和技术路线 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 1.5 资料选用 |
| 1.6 本章小结 |
| 第二章 尾部指数估计及其应用 |
| 2.1 尾部指数估计理论 |
| 2.1.1 极值理论基础 |
| 2.1.2 极值指数 的估计量 |
| 2.1.3 阈值 k 的选取 |
| 2.2 实例应用 |
| 2.2.1 分布判别 |
| 2.2.2 各估计量性质比较 |
| 2.2.3 阈值 k 的选取 |
| 2.2.4 极值指数（尾部指数）估计 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 非一致分布年径流序列频率计算理论与应用 |
| 3.1 非一致分布年径流序列频率计算理论 |
| 3.1.1 基本假定 |
| 3.1.2 理论频率计算 |
| 3.1.3 经验频率计算 |
| 3.1.4 各阶矩计算 |
| 3.1.5 分位数计算 |
| 3.1.6 计算步骤 |
| 3.2 基于 P-III 分布的非一致年径流序列频率计算 |
| 3.3 应用实例 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于概率权重矩法的新型参数估计与应用 |
| 4.1 概率权重矩 |
| 4.2 部分概率权重矩 |
| 4.2.1 GEV 分布及其 PPWM |
| 4.2.2 陕北地区年平均流量序列应用实例 |
| 4.2.3 陕北地区年最大洪峰流量序列应用实例 |
| 4.2.4 Monte Carlo 模拟 |
| 4.3 高阶概率权重矩 |
| 4.3.1 GEV 分布的 HPWM |
| 4.3.2 P-III 分布的 HPWM |
| 4.4 方法比较 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于贝叶斯理论的 P-III 分布参数估计方法与应用 |
| 5.1 贝叶斯理论 |
| 5.2 MCMC 方法 |
| 5.2.1 MCMC 抽样算法 |
| 5.2.2 收敛性判别准则 |
| 5.3 P-III 分布的贝叶斯估参方法 |
| 5.4 应用实例 |
| 5.4.1 MCMC 法收敛速度比较 |
| 5.4.2 参数估计结果 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 基于分层阿基米德 copulas 的干旱特征多变量联合概率分布与应用 |
| 6.1 分层阿基米德 copulas 理论 |
| 6.1.1 阿基米德 copulas |
| 6.1.2 分层阿基米德 copulas |
| 6.1.3 Copulas 拟合评价与拟合度检验 |
| 6.2 干旱特征单变量概率分布 |
| 6.2.1 干旱识别 |
| 6.2.2 单变量边际分布 |
| 6.2.3 单变量分布的拟合度检验 |
| 6.2.4 单变量重现期 |
| 6.2.5 单变量相依性分析 |
| 6.3 干旱特征多变量联合概率分布 |
| 6.3.1 两变量联合分布 |
| 6.3.2 分层阿基米德 copulas 的结构选择与构建 |
| 6.3.3 三变量联合分布 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 主要创新点 |
| 7.3 展望 |
| 参考文献 |
| 附图及附表 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
四、关于Von－Mises统计量的非一致性收敛速度（论文参考文献）
- [1]关于Von－Mises统计量的非一致性收敛速度[J]. 周恒忠,陈明华. 工科数学, 1995(04)
- [2]梯级水库调度不确定性分析与多属性决策模型研究[D]. 梁小青. 华北电力大学(北京), 2020
- [3]变化环境下河流水文极值与生态问题研究[D]. 姜尚文. 华中科技大学, 2019(03)
- [4]嫩江、第二松花江洪水遭遇及顶托影响研究[D]. 孙亚楠. 大连理工大学, 2019(02)
- [5]黄河宁夏段干支流非一致性洪峰遭遇风险分析[J]. 李子远,冯平,苑希民. 水利水电科技进展, 2016(06)
- [6]水库防洪风险评估及水文序列变异影响的研究[D]. 王冰. 天津大学, 2012(05)
- [7]Von-Mises统计量的Edgeworth展开和随机加权逼近[J]. 陈明华,任哲. 工科数学, 1997(03)
- [8]U—统计量及Von-Mises统计量的随机加权逼近的非一致性速度[J]. 陈明华. 数理统计与应用概率, 1998(01)
- [9]考虑日径流特征的非一致性洪水频率分析方法研究[D]. 许文涛. 武汉大学, 2019(06)
- [10]水文频率新型计算理论与应用研究[D]. 李扬. 西北农林科技大学, 2013(01)