Advertisement

基于DEM的时间序列淹没区域模拟程序

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本程序利用数字高程模型（DEM），通过分析不同时间段内的水文数据，精确模拟特定区域内随时间变化的洪水淹没情况。 基于DEM的淹没区域随时间推演程序能够生成一张地图（tif格式），该地图展示了不同时间段内淹水范围的变化情况。相关说明可以在博客中找到。此程序有助于分析特定区域内因洪水等自然灾害导致的地表积水变化，为灾害预警和应急响应提供数据支持。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于DEM的时间序列淹没区域模拟程序
    优质
    本程序利用数字高程模型（DEM），通过分析不同时间段内的水文数据，精确模拟特定区域内随时间变化的洪水淹没情况。 基于DEM的淹没区域随时间推演程序能够生成一张地图（tif格式），该地图展示了不同时间段内淹水范围的变化情况。相关说明可以在博客中找到。此程序有助于分析特定区域内因洪水等自然灾害导致的地表积水变化，为灾害预警和应急响应提供数据支持。
     
  • 用C#编写的洪水淹没模拟程序代码
    优质
    这段C#编写的应用程序代码用于进行洪水淹没模拟，能够帮助用户分析和预测特定区域在洪水情况下的影响范围及程度。 这个程序是用C#语言编写的一个洪水淹没模拟代码（下载后可以直接运行）。
     
  • 用C#编写的洪水淹没模拟程序代码
    优质
    本段代码采用C#编写，旨在创建一个用于模拟洪水淹没情况的程序。通过该程序可以直观地预测并分析不同情景下的水位变化和潜在风险区域。 这段文字描述的是一个基于C#语言的洪水淹没程序代码，下载后可以直接运行。
     
  • Cesium淹没模拟分析
    优质
    Cesium淹没模拟分析利用Cesium技术进行三维地球上的水淹情况仿真，为洪水风险评估、灾害预防及城市规划提供精确的数据支持与可视化展示。 Cesium淹没分析演示可用于洪山预测及灾害分析等领域。
     
  • 基于ARIMA的时间序列预测分析_ARIMA模型_ARIMA拟合_时间序列模型预测_预测_
    优质
    本研究运用ARIMA模型对时间序列数据进行深入分析与预测。通过优化参数选择，实现对给定数据集的最佳拟合，并探索其在实际场景中的应用价值。 对数据进行分析后，使用ARIMA模型进行拟合，并对未来情况进行预测。
     
  • 基于MATLAB的时间序列AR模型编程
    优质
    本项目基于MATLAB平台，旨在探讨和实现时间序列分析中的自回归（AR）模型。通过编程实践，深入理解AR模型的工作原理及其在预测分析中的应用价值。 时间序列的AR模型可以用Matlab编写。
     
  • 基于时间序列的预测模型
    优质
    本研究聚焦于开发和应用先进的统计与机器学习方法，以构建高效的时间序列预测模型，适用于金融市场、天气预报及工业自动化等领域。 本段落将介绍时间序列分析中的模型预测方法。首先将以ARMA (1, 1) 模型为例详细讲解点预测的技巧；接着以MA (1) 模型为例子，具体阐述区间预测的方法。最后，我们将使用EViews软件来进行实际的预测操作。
     
  • 时间序列预测：基于机器学习的时间序列分析模型
    优质
    本研究探讨了利用机器学习技术进行时间序列预测的方法与应用，介绍了多种先进的时间序列分析模型，并评估其在不同场景下的性能。 机器学习的时间序列预测涉及使用不同的模型来预测给定货币图表中的市场价格。 所需依赖项包括：numpy为必需；而tensorflow与xgboost则可选安装以增加多样性。此代码已在Python版本2.7.14、3.6.0上进行了测试。 获取数据方面，有一个内置的数据提供程序可以使用。所有模型都已经通过加密货币图表进行过测试。 提取到的资料格式包括标准安全性：日期，最高价，最低价，开盘价，收盘价，交易量和加权平均值等信息。这些特征与特定的时间序列特性无关，并且可以通过子集或超集训练。 要获取数据，请从根目录运行以下脚本： # 获取默认货币对如BTC_ETH、BTC_LTC、BTC_XRP、BTC_ZEC的所有时间段的数据。 $ .run_fetch.py 这将提取Poloniex中所有可用的时间段（天，4小时，2小时，30分钟，15分钟，5分钟）数据，并将其存储在_data目录下。
     
  • 基于GPR的时间序列区间预测方法研究
    优质
    本研究探讨了利用地面穿透雷达(GPR)技术进行时间序列数据区间预测的方法，旨在提高预测准确性与可靠性。 高斯过程回归（GPR）是一种强大的统计技术，在预测任务中有广泛应用，特别是在时间序列分析领域表现出色。时间序列预测是指利用历史数据来预测未来某段时间内的数据点。通过使用GPR进行预测时，不仅能提供具体的数值估计，还能给出这些估计的不确定性范围，这对于决策制定非常有用。 在高斯过程回归中，每个数据点都不是孤立地被考虑和预测的；相反，所有数据点作为一个整体一起分析，并且每一个都会考虑到其他数据点的信息。这种处理方式特别适合于具有复杂动态特征的时间序列数据分析。GPR模型的核心在于定义一个先验分布（通常是高斯分布），然后通过观测到的数据来更新这一分布，从而得到后验概率分布，这个结果代表了对数据的最佳理解。 时间序列区间预测在实际应用中非常重要，它可以用于金融市场分析、能源需求预测、环境监测和健康领域等多个方面。例如，在金融市场上，投资者需要了解投资回报的可能范围以制定风险控制策略；而在能源行业，供应商则需预测未来的能耗来调整供应链管理；医疗保健领域内，则可以利用这些方法来更好地规划疾病爆发的时间与规模。 高斯过程回归的应用并不局限于某一特定领域，它提供了一种灵活的方式来建模各种复杂现象。在技术实现上，选择合适的核函数是关键步骤之一，这个核函数定义了数据点之间的相似性程度，并影响模型的预测能力。常用的核函数包括平方指数和Matérn等类型。 进行时间序列区间预测时的技术细节还包括如何高效处理大规模的数据集、如何优化超参数的选择以及怎样实施有效的模型简化（即剪枝）。这些技术有助于提高模型性能，使其更加准确且计算效率更高。 此外，相关的文档可能包含了文章摘要、详细内容分析、博客文章及插图等多方面信息。所有这些资料共同提供了关于高斯过程回归在时间序列预测中的应用的全面理解，从理论介绍到具体的技术细节和案例研究都有涉及。 基于GPR的时间序列区间预测是一个非常强大的工具，能够为复杂的数据提供准确的预测以及不确定性评估，在多个领域中都具有重要的实用价值与科研意义。
     
  • ARFIMA 模拟：基于 ARFIMA 模型的时间序列仿真 - MATLAB 开发
    优质
    本项目利用MATLAB实现ARFIMA模型进行时间序列数据的模拟。通过调整参数，可以生成具有长记忆特性的复杂序列，适用于金融、气象等领域的数据分析和预测研究。 该代码使用自回归分数积分移动平均（ARFIMA）模型进行时间序列模拟。此模型结合了 ARIMA 和 ARMA 自回归移动平均模型的特点，并允许差分参数取非整数值，因此在处理具有长记忆效应的时间序列时非常有效。通常情况下，这段代码用于模拟 ARFIMA(p,d,q) 模型，其中 d 代表差分项的值，p 和 q 分别表示自回归和移动平均部分的阶数。