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    水文頻率計(jì)算中窗寬和核函數(shù)對(duì)密度函數(shù)估計(jì)影響分析

    2018-03-21 03:03:20刁艷芳譚秀翠
    中國(guó)農(nóng)村水利水電 2018年2期
    關(guān)鍵詞:密度估計(jì)水文密度

    董 潔,刁艷芳,譚秀翠,徐 妍

    (山東農(nóng)業(yè)大學(xué)水利土木工程學(xué)院,山東 泰安 271018)

    水利建設(shè)規(guī)劃設(shè)計(jì)時(shí),要確定一個(gè)合理的設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)或工程規(guī)模。一般采用水文頻率計(jì)算方法計(jì)算設(shè)計(jì)值,目前主要有參數(shù)和非參數(shù)數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法[1]。水文頻率計(jì)算需要對(duì)水文變量的總體密度進(jìn)行估計(jì)。如果密度函數(shù)結(jié)構(gòu)已知而只有其中某些參數(shù)未知,此時(shí)的密度估計(jì)就是傳統(tǒng)的參數(shù)估計(jì)問題。如果密度函數(shù)未知(或最多只知道連續(xù)、可微等條件),僅從即有的樣本出發(fā)得出密度函數(shù)的表達(dá)式,這就是非參數(shù)密度估計(jì)。非參數(shù)密度估計(jì)始于直方圖法,后來發(fā)展為最近鄰法、核估計(jì)法等,其中理論發(fā)展最完善的是密度的核估計(jì)法[2]。

    1 核估計(jì)

    1.1 概 述

    設(shè){x1,…,xn}為離散的隨機(jī)樣本,單變量核密度估計(jì)為:

    (1)

    核估計(jì)既與樣本有關(guān),又與核及窗寬的選取有關(guān)。在給定樣本以后,一個(gè)核估計(jì)的好壞,取決于核及窗寬的選取是否得當(dāng)。窗寬和核的選擇直接影響密度函數(shù)的估計(jì)精度[3]。

    (2)

    1.2 最優(yōu)窗寬的確定

    1.2.1 理論界定

    (3)

    從而可以得到這種意義下的最優(yōu)窗寬表達(dá)式:

    (4)

    由此可以看出:

    (1)最優(yōu)窗寬應(yīng)隨樣本的增大而不斷減小且速度為o(n)。

    (2)f″(x)反映密度函數(shù)的震動(dòng)速率,劇烈震動(dòng)的密度函數(shù)應(yīng)對(duì)應(yīng)較小的最優(yōu)窗寬。

    (3)表達(dá)式中含有未知量f″(x),因此無法得到具體的窗寬數(shù)值。

    1.2.2 窗寬的選擇

    窗寬的選擇一般分為固定和變窗寬[4,5]。

    (1)固定窗寬。就是在每一個(gè)擬合點(diǎn)取等窗寬,缺點(diǎn)是所估計(jì)量不能充分利用變量X的設(shè)計(jì)密度所提供的信息,且對(duì)復(fù)雜曲線的擬合效果欠佳。

    (2)變窗寬。有局部變窗寬和全局變窗寬2類。局部變窗寬h(x0)隨位置x0的變化而變化,全局變窗寬h(xj)隨數(shù)據(jù)點(diǎn)xj的變化而變化。變窗寬的引入可以反映不同點(diǎn)的光滑程度,降低擬合曲線在峰頂區(qū)域的偏差以及尾部區(qū)域的方差,提高擬合曲線的靈活性,適用于空間非齊次曲線的擬合。例如交叉證實(shí)法Cross-Validation(CV)。

    前面提到的窗寬選擇需要對(duì)擬合的密度函數(shù)有一定的假設(shè),而CV法是一種數(shù)據(jù)本源(data based)方法,不需要對(duì)擬合密度函數(shù)假設(shè),而是從現(xiàn)有的數(shù)據(jù)直接得到合理的窗寬。由樣本{X1,X2,…,Xn}作缺值估計(jì):

    (5)

    但是,當(dāng)核不是密度函數(shù)時(shí),估計(jì)量已經(jīng)不是密度函數(shù),進(jìn)而不能用極大似然的思想求得,我們可以由以下最小平方差的思想LSCV(Least Square CV)求之,算出積分平方差I(lǐng)SE(Integrated Square Error):

    (6)

    好的密度估計(jì)函數(shù)應(yīng)對(duì)應(yīng)較小的ISE,或:

    (7)

    (8)

    可以得到“最優(yōu)”窗寬。但是在實(shí)踐中常會(huì)出現(xiàn)不夠光滑的現(xiàn)象,而且這種窗寬的計(jì)算量太大,占用的時(shí)間太長(zhǎng),因而,下面給出簡(jiǎn)便可行的方法。

    1.2.3 確定最優(yōu)窗寬的具體方法

    表1 擬合不同密度函數(shù)時(shí)窗寬的計(jì)算結(jié)果Tab.1 The window width calculation results of fittingdifferent density function

    1.3 核的選擇

    (1)一般核函數(shù)屬于對(duì)稱的密度函數(shù)族P,即q(·)滿足如下條件:

    (9)

    從減小積分均方誤差(L2)的角度來看,Silverman[6]指出P族中不同核對(duì)減小積分均方誤差沒有明顯差別,因此一般可根據(jù)其他需要(如計(jì)算方便)選定合適的核。后面的實(shí)例中就是考慮到計(jì)算方便以及水文的特點(diǎn),我們選用了指數(shù)函數(shù)作為核。

    (2)核函數(shù)為高階函數(shù)族Hs,即其中q(·)滿足如下條件:

    (12)

    引入這種函數(shù)的道理是基于以下命題。

    命題:設(shè)核q(·)∈Hs具有s階導(dǎo)數(shù),則積分均方誤差為:

    (13)

    從命題可以看出這種核的優(yōu)勢(shì)在于隨著階s的增大:

    (14)

    隨之減小,進(jìn)而積分均方差減小,不足是由它做成的核不是非負(fù)函數(shù),進(jìn)而不是密度函數(shù)。因此,在水文計(jì)算中,我們通常不選此類核。

    2 模擬研究

    2.1 窗寬對(duì)模擬結(jié)果的影響

    為了考證不同窗寬對(duì)密度擬合的影響,以下模擬以對(duì)數(shù)正態(tài)密度曲線為所要估計(jì)的曲線,以指數(shù)核(2)為核函數(shù),分別取4種依次遞增窗寬(1,2,3,4)進(jìn)行了模擬。從圖1~圖4中可以看出,隨著窗寬的增大,模擬曲線也越光滑,所以窗寬的選擇對(duì)估計(jì)結(jié)果有較大的影響。

    2.2 核對(duì)估計(jì)誤差的影響

    前面已經(jīng)指出,不同核的估計(jì)量的影響在實(shí)踐中不大,為驗(yàn)證它,我們用計(jì)算機(jī)隨機(jī)生成500個(gè)服從對(duì)數(shù)正態(tài)分布的隨機(jī)數(shù),分別以不同的核作為密度估計(jì)量,為了便于比較,取同樣的窗寬,并做其圖形,考察這些模擬圖形對(duì)理論對(duì)數(shù)正態(tài)密度函數(shù)的擬合情況。在模擬中分別取以下核。

    (1)均勻核:

    圖1 窗寬1擬合曲線Fig.1 Window width 1 fitting curve

    圖2 窗寬2擬合曲線Fig.2 Window width 2 fitting curve

    圖3 窗寬3擬合曲線Fig.3 Window width3 fitting curve

    圖4 窗寬4擬合曲線Fig.4 Window width 4 fitting curve

    (2)指數(shù)核:

    (3)cauchy核:

    (4)EV1核:

    q(x)=exp [-x2-exp(-x2)]

    圖5~圖8中光滑曲線是對(duì)數(shù)正態(tài)密度曲線,其余曲線是分別以上述核為函數(shù)的模擬曲線。

    從模擬的結(jié)果可以看出,均勻核模擬曲線不夠光滑,指數(shù)核最好,其他核比較光滑,差別也不太多。

    圖5 均勻核擬合曲線Fig.5 Uniform kernel fitting curve

    圖6 指數(shù)核擬合曲線Fig.6 Exponential kernel fitting curve

    圖7 cauchy核擬合曲線Fig.7 Cauchy kernel fitting curve

    圖8 EV1核擬合曲線Fig.8 EV1 nuclear fitting curve

    3 水文頻率計(jì)算模型實(shí)例

    表2 五龍口水文站徑流量頻率計(jì)算Tab.2 runoff frequency calculation of Wulongkou station

    經(jīng)過用參數(shù)適線法(LP)、線性距法(LM)和非參數(shù)核估計(jì)方法(NP)分析論證,頻率小于1%時(shí),非參數(shù)核估計(jì)法計(jì)算的流量設(shè)計(jì)值要大于參數(shù)法,頻率大于1%時(shí),非參數(shù)核估計(jì)法的流量設(shè)計(jì)值要小于參數(shù)法。3種方法結(jié)合使用,可以對(duì)比分析,以確定較合理的流量設(shè)計(jì)值。

    4 結(jié) 語

    (1)分析了核估計(jì)方法中的核和窗寬的選擇問題,并針對(duì)不同的核、窗寬對(duì)估計(jì)結(jié)果產(chǎn)生的影響進(jìn)行了模擬研究。結(jié)果表明,指數(shù)核的擬合較好;窗寬的選取是非常重要的,它決定著擬合的計(jì)精度。最優(yōu)窗寬應(yīng)當(dāng)使統(tǒng)計(jì)量的積分均方差(MISE)最小,并推出了最優(yōu)窗寬的近似計(jì)算公式。

    (2)根據(jù)核函數(shù)和最優(yōu)窗寬的討論,用非參數(shù)核估計(jì)和參數(shù)適線法、線性距法對(duì)五龍口水文站的流量進(jìn)行了頻率計(jì)算,通過3種方法對(duì)比分析,可以確定合理的流量設(shè)計(jì)值,為解決水文頻率計(jì)算提供了有效方法。

    [1] 黃振平,陳元芳.水文統(tǒng)計(jì)學(xué)[M].北京:中國(guó)水利水電出版社,2011.

    [2] 陳希儒,柴根象.非參數(shù)統(tǒng)計(jì)教程[M].上海:華東師范大學(xué)出版社,1993.

    [3] C G Lambert. Efficient on-line nonparametric kernel density estimation[J]. Algorithmica, 2004,25(1).

    [4] Adamowski k. Regional analysis of analysis of annual maximum and partial duration flood data by nonparametric and l-moment methods[J].Journal of Hydrology,2000,(229):219-231.

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    [7] 閆寶偉,劉彥成. 基于兩變量核密度估計(jì)的枯水頻率分析[J]. 人民珠江,2017,38(4):15-20.

    [8] 王雪妮,周 晶.一種新的洪水頻率分析方法研究[J].水利學(xué)報(bào),2016,47(6):798-802.

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