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申请/专利权人：大连理工大学
摘要：本发明属于水文气象极值理论技术领域，提供一种基于最小二乘拟合的降雨概率分布无偏估计方法。已有的参数估计方法种类众多，具有各自特有的适用范围和优缺点，方法选取显著影响广义极值分布参数估计的准确性。本发明综合考虑了Bayesian、GMLE、L‑moments、MLE和MPS五种参数估计方法的优势，基于最小二乘拟合确定单一方法的最优权重系数，建立一种无偏、高效的集合参数估计框架。通过集成多种参数估计方法，可以降低单一方法的偏差和方差，提高参数估计的稳健性和可靠性，为准确确定暴雨频率曲线和设计暴雨提供参考。
主权项：1.一种基于最小二乘拟合的降雨概率分布无偏估计方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、对实测样本使用多种单一参数估计方法进行形状参数估计；S2、基于S1估计得到的形状参数并集确定形状参数范围，从形状参数范围中进行蒙特卡罗随机抽样生成随机样本；S3、对随机样本使用单一参数估计方法计算；S4、对于不同单一参数估计方法结果，使用最小二乘法来确定单一参数估计方法的最佳加权系数，最后进行综合拟合估计降雨概率分布。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大连理工大学 一种基于最小二乘拟合的降雨概率分布无偏估计方法
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