CN115034040B 一种多情景重现期暴雨雨型的演示方法 （南京信息工程大学）_第1页
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CN115034040B 一种多情景重现期暴雨雨型的演示方法 （南京信息工程大学）_第3页
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对比分析选取耿贝尔分布曲线进行概率分布模SMOTE样本扩充算法建立多情景降雨过程数据库，利用K-means聚类算法进行多情景雨型曲线聚类分析，建立多情景重现期降雨过程模拟函2S1、雨型情景的划分：根据雨量站观测数据的S43、设定路径查找的宽带限制和引入LB_Keogh距离来优化动态时间规划计算雨型数3i的k个近邻；；''4线等不同理论频率曲线分别进行拟合求解，选择最优的分布曲线进行概率分布模型拟合，用最小二乘法求得A15；6[0032]S43、设定路径查找的宽带限制和引入LB_Keogh距离来优化动态时间规划计算雨景的划分，运用芝加哥雨型法和SMOTE样本扩充算法建立多情景降雨过程数据库，利用K-中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施[0051]具体实施流程如图1所示，一种多情景重现期暴雨雨型的演示方法，包括以下步7根据降雨历时与平均暴雨强度的经验关系(一定重现期下暴雨强度公式)，计算历时t的暴峰的位置，将降雨历时的时间序列分为峰前和峰后两个部分。假设峰前的瞬时强度为i8；[0075]S43、设定路径查找的宽带限制(搜寻区域)和引入LB_Keogh距离来优化动态时间9

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