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水文频率新型计算理论与应用研究

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-13页
第一章 绪论第13-34页
   ·研究背景及意义第13-15页
   ·国内外研究进展第15-29页
     ·尾部指数估计第15-17页
     ·非一致性序列频率分析第17-19页
     ·洪水序列频率分布的参数估计方法第19-21页
     ·贝叶斯理论第21-23页
     ·多变量水文频率分析方法第23-29页
   ·存在问题第29页
   ·研究内容和技术路线第29-32页
     ·研究内容第29-30页
     ·技术路线第30-32页
   ·资料选用第32-33页
   ·本章小结第33-34页
第二章 尾部指数估计及其应用第34-44页
   ·尾部指数估计理论第34-37页
     ·极值理论基础第34-35页
     ·极值指数 的估计量第35-36页
     ·阈值 k 的选取第36-37页
   ·实例应用第37-42页
     ·分布判别第37-38页
     ·各估计量性质比较第38-39页
     ·阈值 k 的选取第39-42页
     ·极值指数(尾部指数)估计第42页
   ·本章小结第42-44页
第三章 非一致分布年径流序列频率计算理论与应用第44-53页
   ·非一致分布年径流序列频率计算理论第44-48页
     ·基本假定第44-45页
     ·理论频率计算第45-46页
     ·经验频率计算第46页
     ·各阶矩计算第46-47页
     ·分位数计算第47页
     ·计算步骤第47-48页
   ·基于 P-III 分布的非一致年径流序列频率计算第48-49页
   ·应用实例第49-52页
   ·本章小结第52-53页
第四章 基于概率权重矩法的新型参数估计与应用第53-115页
   ·概率权重矩第53页
   ·部分概率权重矩第53-82页
     ·GEV 分布及其 PPWM第54-57页
     ·陕北地区年平均流量序列应用实例第57-65页
     ·陕北地区年最大洪峰流量序列应用实例第65-75页
     ·Monte Carlo 模拟第75-82页
   ·高阶概率权重矩第82-112页
     ·GEV 分布的 HPWM第83-93页
     ·P-III 分布的 HPWM第93-112页
   ·方法比较第112页
   ·本章小结第112-115页
第五章 基于贝叶斯理论的 P-III 分布参数估计方法与应用第115-126页
   ·贝叶斯理论第115-117页
   ·MCMC 方法第117-119页
     ·MCMC 抽样算法第118-119页
     ·收敛性判别准则第119页
   ·P-III 分布的贝叶斯估参方法第119-120页
   ·应用实例第120-125页
     ·MCMC 法收敛速度比较第120-124页
     ·参数估计结果第124-125页
   ·本章小结第125-126页
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第126-158页
   ·分层阿基米德 copulas 理论第126-139页
     ·阿基米德 copulas第126-127页
     ·分层阿基米德 copulas第127-133页
     ·Copulas 拟合评价与拟合度检验第133-139页
   ·干旱特征单变量概率分布第139-148页
     ·干旱识别第139-140页
     ·单变量边际分布第140-142页
     ·单变量分布的拟合度检验第142-143页
     ·单变量重现期第143-144页
     ·单变量相依性分析第144-148页
   ·干旱特征多变量联合概率分布第148-156页
     ·两变量联合分布第148-153页
     ·分层阿基米德 copulas 的结构选择与构建第153-154页
     ·三变量联合分布第154-156页
   ·本章小结第156-158页
第七章 结论与展望第158-161页
   ·主要结论第158-160页
   ·主要创新点第160页
   ·展望第160-161页
参考文献第161-170页
附图及附表第170-191页
致谢第191-192页
作者简介第192-193页

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