水文小波分析

　　簡介 本書簡要介紹小波分析的基本理論和常用的主要方法，重點論述小波分析方法在水文學中的各種應用。主要內(nèi)容包括：小波分析的基本理論、小波函數(shù)及其構(gòu)造、小波快速算法、水文序列濾波與去噪、水文過程復雜性描述、水文系統(tǒng)多時間尺度分析、水文序列奇異性及趨勢性分析、水文預測預報和水文隨機模擬等方面。該書為國內(nèi)水文小波分析領(lǐng)域的第一本專著。其特點是內(nèi)容新穎，理論聯(lián)系實際，深入淺出，便于理解和實際分析計算。本書可作為高校水文水資源及環(huán)境類專業(yè)的高年級本科生和研究生的教材和教學參考書，也可供理工科大專院校相關(guān)專業(yè)的高年級學生、研究生和教師閱讀，同時適合于有關(guān)科技工作者使用和參考。 目錄目錄 第1章緒論1 11水文學與小波分析1 12小波分析的發(fā)展簡介1 13小波分析在水文學中的應用研究4 14本書的內(nèi)容8 第2章小波分析的基本理論9 21連續(xù)小波變換9 22離散小波變換16 23二進小波變換17 24多分辨率分析19 第3章小波函數(shù)及其構(gòu)造24 31幾種基本小波函數(shù)介紹24 32一類二進小波函數(shù)介紹26 33正交小波基構(gòu)造27 34雙正交小波及其構(gòu)造37 35小結(jié)42 第4章快速小波變換算法及濾波器組設(shè)計43 41Mallat算法43 42基于二次樣條小波的快速算法48 43A Trous算法51 44小波包算法53 45雙通道多采樣濾波器組56 第5章小波分析在水文序列濾波和消噪中的應用60 51小波分析在水文序列濾波中的應用60 52小波消噪方法63 53基于小波消噪的偏最小二乘回歸模型68 54小波消噪在水文序列關(guān)聯(lián)維數(shù)估計中的應用75 第6章小波分析在水文序列復雜性中的應用研究79 61概述79 62基于小波分析的水文序列信息量系數(shù)計算80 63基于離散小波變換的水文序列分維估計方法82 64基于連續(xù)小波變換的水文序列分維估計87 65水文序列Hurst系數(shù)的小波估計89 66基于小波消噪的水文序列復雜度研究92 67基于小波變換的水文動力系統(tǒng)混沌性識別95 第7章小波分析在水文序列奇異性檢測和趨勢識別中的應用100 71基于小波變換系數(shù)分維變化曲線診斷水文序列奇異性100 72小波奇異點識別原理及其在水文序列奇異性檢測中的應用103 73小波分析在水文序列趨勢成分識別中的應用110 74小結(jié)114 第8章小波分析在水文系統(tǒng)多時間尺度分析中的應用115 81水文系統(tǒng)多時間尺度分析的小波分析法115 82降水量時間序列的多時間尺度變化特征116 83年徑流量的多時間尺度變化特征120 84月徑流量的多時間尺度變化分析131 85年最大洪峰流量的多時間尺度變化分析134 86旱澇等級資料的多時間尺度分析138 第9章基于小波分析的水文系統(tǒng)預測方法142 91概述142 92基于小波消噪的隨機模型143 93基于小波分析的組合隨機模型148 94基于小波變換的最近鄰抽樣回歸組合模型151 95小波人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合模型154 96小波網(wǎng)絡(luò)模型164 97混沌小波網(wǎng)絡(luò)模型168 第10章小波分析在水文系統(tǒng)隨機模擬中的應用173 101概述173 102常用隨機模型介紹176 103基于小波變換的隨機組合模擬方法180 104基于小波變換的組合隨機模型184 105基于小波分析的核密度估計隨機模型187 106基于小波分析的非參數(shù)解集模型195 107小結(jié)199 參考文獻201

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