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信息熵在新安江模型和NAM模型比较中的应用

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【中文关键词】 信息熵  流量计  
【摘要】 在信息熵计算过程中,以实测流量为标准序列,计算两种日模型模拟结果与实测序列残差,然后进行归一化,计算潜在信息测度和信息熵相对测度。信息熵越大表明流量计算序列与实测序列过程线在垂向上相似性强,但这并不代表确定系数大。
【部分正文预览】

自然界中的水文现象是许多因素相互作用的复杂过程, 流域水文模型则是用数学的方法描述和模拟水文现象的重要手段之一。在水文学的发展历史中, 流域水文模型是产汇流理论和计算机科学相结合的产物[1], 在解决水文实际问题和进行水文规律探研等方面起着重要的作用[2]。通过不同模型对同一流域进行适应性研究, 寻找出适合该流域的较好模型, 从而提高模拟效果和预报精度。概念性模型因其在一定精度内能够重现水文过程, 大多数参数具有一定的物理意义且参数易于率定, 因此它在流域洪水预报应用广泛。本文着重研究序列的信息熵在模型比较中的应用。

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