暴雨频率信息的预测方法、装置、设备和介质制造方法及图纸

本申请提供了一种暴雨频率信息的预测方法、装置、设备和介质，涉及数据处理技术领域，该方法包括：获取多组待处理暴雨数据，对待处理暴雨数据进行处理确定变差系数和偏态系数，通过平方和准则适线法进行自动适线，确定目标变差系数和目标偏态系数，进而计算不同频率的设计雨量，结合经验点据绘制单时段暴雨频率图；获取预先确定的重现期，基于重现期提取不同时段的设计雨量，输出暴雨频率表；基于各单时段暴雨频率按照时段顺序绘制多时段暴雨频率图，并在各时段暴雨频率存在数据交叉时给出交叉数据异常提示。本申请可以有效避免漏检、少检的情况，提升了暴雨频率信息的准确性。提升了暴雨频率信息的准确性。提升了暴雨频率信息的准确性。

【技术实现步骤摘要】
暴雨频率信息的预测方法、装置、设备和介质


[0001]本申请涉及数据处理
，尤其是涉及一种暴雨频率信息的预测方法、装置、设备和介质。

技术介绍

[0002]目前在进行暴雨频率分析时，主要是对一组数据进行计算分析，适线方法多采用手动逐一调整参数来选取最优参数，此方法效率较低，误差较大；部分方法也有使用纵坐标离差平方和准则进行适线，但方法流程较为简单，没有对比评判参照，并不能切实符合不同地区、时段的设计暴雨值，因此目前的暴雨频率分析存在效率低、误差大、与实际情况偏差大导致的参考性较差的问题。

技术实现思路

[0003]本申请的目的在于提供一种暴雨频率信息的预测方法、装置、设备和介质，可以有效避免漏检、少检的情况，提升了暴雨频率信息的准确性。
[0004]第一方面，本专利技术提供一种暴雨频率信息的预测方法，包括：获取多组待处理暴雨数据，对待处理暴雨数据按照由大到小进行排序，并计算每组数据对应的经验频率数组，以及待处理暴雨数据对应的变差系数和偏态系数；通过平方和准则适线法对变差系数和偏态系数进行自动适线，确定目标变差系数和本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种暴雨频率信息的预测方法，其特征在于，包括：获取多组待处理暴雨数据，对所述待处理暴雨数据按照由大到小进行排序，并计算每组数据对应的经验频率数组，以及待处理暴雨数据对应的变差系数和偏态系数；通过平方和准则适线法对所述变差系数和所述偏态系数进行自动适线，确定目标变差系数和目标偏态系数；根据所述目标变差系数和所述目标偏态系数，计算不同频率对应的设计雨量，结合经验点据绘制单时段暴雨频率图；获取预先确定的重现期，基于各单时段暴雨频率提取不同时段重现期对应的设计雨量，进行临时存储，待完成所有时段重现期设计雨量提取后输出暴雨频率表；基于各单时段暴雨频率按照时段顺序依次绘制频率曲线，完成多时段暴雨频率图，并判断多时段暴雨频率图中各时段频率数据是否存在数据交叉，当存在数据交叉时给出交叉数据异常提示。2.根据权利要求1所述的暴雨频率信息的预测方法，其特征在于，在对所述待处理暴雨数据按照由大到小进行排序之前，所述方法还包括：根据所述待处理暴雨数据的数据类型进行分割处理，若所述待处理暴雨数据是同一气象站多个时段的数据则按时段名进行分割，若所述待处理暴雨数据是同一水文分区同一时段的数据则按照站点名进行分割。3.根据权利要求1所述的暴雨频率信息的预测方法，其特征在于，排序后的待处理暴雨数据为样本数为n的长时间序列数据，，
……
,,
……
,；计算每组数据对应的经验频率数组，包括：通过公式计算长时间序列数据中的每个数据样本对应的经验频率；其中，m为的位数，代表样本大于及等于的次数；P为大于、等于的经验频率，n为观测数据的总项数。4.根据权利要求3所述的暴雨频率信息的预测方法，其特征在于，计算待处理暴雨数据对应的变差系数和偏态系数，包括：计算所述长时间序列数据对应的模比系数；根据以下公式计算待处理暴雨数据对应的变差系数和偏态系数：根据以下公式计算待处理暴雨数据对应的变差系数和偏态系数：其中，为变差系数，为长时间序列数据的样本量，为模比系数，为偏态系数。5.根据权利要求3所述的暴雨频率信息的预测方法，其特征在于，通过平方和准则适线法对所述变差系数和所述偏态系数进行自动适线，确定目标变差系数和目标偏态系数，包
括：根据所述变差系数按照预设区间范围，基于第一步长获取变差数组；根据第二步长确定偏态系数
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【专利技术属性】
技术研发人员：吝静，朱静颖，王宇翔，徐欢，徐晋轩，刘雨生，
申请(专利权)人：航天宏图信息技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：