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研究生:翁俊鴻
研究生(外文):Jiunn Horng Weng
論文名稱:水文時間序列之自相關結構及其潛在應用
論文名稱(外文):Autocorrelation Structure of Hydrologic Time Series and Its Potential Applications
指導教授:劉長齡劉長齡引用關係
指導教授(外文):Chang Ling Liu
學位類別:碩士
校院名稱:國立成功大學
系所名稱:水利及海洋工程學系
學門:工程學門
學類:河海工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:1994
畢業學年度:82
語文別:中文
中文關鍵詞:自相關函數形狀因子自迴歸模式資料繁衍
外文關鍵詞:Autocorrelation FunctionShaped FactorAutogressive ModelData Generation
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在進行水資源規劃時,所依據之水文資料的多寡及其正確性,乃為重要之
憑藉。在連續不間斷的觀測下,所取得之水文資料,方足以顯示開發之重
要與否,避免浪費無謂之時間與金錢。而一般之水文資料受限於設站之時
間,導致能搜集到之資料長度相對地受到限制,若所設之站地處偏遠,而
又無人長駐,則常因機械本身之故障或天然因素等,使水文資料殘缺不齊
,故台灣地區水文資料之連續記錄年限通常不長。在資料如此短的情況下
,往往因無法掌握所有水文變化,而不能滿足水資源規劃的需求,所以在
規劃訂定之初,必須先處理資料過短之困擾。在面臨資料不足之情況,常
利用合成水文資料,其乃利用已知之短暫記錄資料的特性,將資料數延長
至所欲求得之長度。而序率方法乃考慮水文事件之時間相依性及隨機性,
對資料之繁衍有很大的助益,其中以 Box和Jenkins所提出之ARIMA模式最
為完備。而在模擬水文序列時,必需儘可能地暸解其存在之特性;換言之
,水文序列結構為何?由於水文資料本身為序率過程之實現值,故本文導
入自相關函數加以解析。本文以台灣地區之水文資料,針對自相關結構之
形狀因子的敏感度、穩定度及延伸自相關函數之可行性,加以分析。而後
將自相關函數應用於資料繁衍,利用十二階之自迴歸模式,使用不同資料
長度之自相關函數,探討不同繁衍模式在誤差、整體效能上之優劣,視其
是否保存原始資料的特性,驗証自相關函數之潛在應用。
QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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