基于高维Copula熵和克里金的站网优化方法
公开
摘要
本发明公开一种基于高维Copula熵和克里金的站网优化方法，包括：(1)构建水文C‑Vine Copula树形结构；(2)采用极大似然估计法对C‑Vine Copula参数估算；(3)通过多变量互信息和C‑Vine Copula密度间的函数关系获得高维互信息；(4)通过标准化MiK‑MiT‑MaJ指标和滑动窗口法优化动态雨量站网。本发明采用C‑Vine Copula获得多站点间高维相依性结构，实现站网目标函数信息总量和总相关量优化；利用克里金标准误差值实现雨量站网估计误差最优和雨量信息最优；将多目标优化简化为单目标优化提高优化效率，考虑降雨序列时变特性引发站网优化结果的动态特性。
基本信息
专利标题 ：
基于高维Copula熵和克里金的站网优化方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114595556A
申请号 ：
CN202210040869.3
公开（公告）日 ：
2022-06-07
申请日 ：
2022-01-14
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
徐鹏程仇建春李帆刘赛艳蒋新跃
申请人 ：
扬州大学
申请人地址 ：
江苏省扬州市大学南路88号
代理机构 ：
南京苏高专利商标事务所(普通合伙)
代理人 ：
柏尚春
优先权 ：
CN202210040869.3
主分类号 ：
G06F30/20
IPC分类号 ：
G06F30/20 G06Q50/26 G06F111/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F30/20
设计优化、验证或模拟
法律状态
2022-06-07 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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