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龙图腾网恭喜长安大学申请的专利水文序列非一致性综合分析方法、装置、设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116304495B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310310721.1，技术领域涉及：G06F17/12；该发明授权水文序列非一致性综合分析方法、装置、设备及存储介质是由兰甜;李同方;巩兴晖;余荧皓;赵孝威设计研发完成，并于2023-03-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本水文序列非一致性综合分析方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了水文序列非一致性综合分析方法、装置、设备及存储介质，获取原始水文序列、变异点前原始水文序列和变异点后原始水文序列，处理计算得到变异点前的均值、变异点后的均值、趋势统计量、形态拟合值、变异点前的波动幅值、变异点后的波动幅值、变异点前的上限波动系数和下限波动系数以及变异点后的上限波动系数和下限波动系数，根据变异点前的均值、变异点后的均值、趋势统计量、形态拟合值、变异点前的波动幅值、变异点后的波动幅值、变异点前的上限波动系数和下限波动系数以及变异点后的上限波动系数和下限波动系数对水文序列非一致性进行综合分析。本发明能够提高水文序列非一致性判断的准确性。

本发明授权水文序列非一致性综合分析方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种水文序列非一致性综合分析方法，其特征在于，包括： 获取原始水文序列、变异点前原始水文序列和变异点后原始水文序列； 分别根据所述变异点前原始水文序列和所述变异点后原始水文序列计算变异点前的均值和变异点后的均值； 对所述原始水文序列进行趋势检验，得到趋势统计量，包括： 1定义原始水文序列为X，X为x1,x2,...,xn，n为原始水文序列的长度，取xi和xi+c为一对，当n为偶数时，c为n的一半；当n为奇数时，c＝n–12； 2计算D＝xi+c-xi，取k＝minS+，S-，nn＝S++S-，其中，S+代表D是正值的数量，S-代表D是负值的数量； 3计算趋势统计量Z与显著性检验概率p1，计算公式如下： Z＝S+-S- 当Z0且p10.05时，则原始水文序列上升趋势显著；当Z0且p10.05时，则原始水文序列下降趋势显著； 对所述原始水文序列进行二次多项式拟合，得到形态拟合值，具体如下： 对原始水文序列ti,xi,i＝0,1,2,...,n，t为原始水文序列中各数据对应的时刻，计算如下矩阵方程： 解上述矩阵方程得到待检水文序列的二次拟合多项式f＝a0+a1t+a2t2，式中a2就是形态拟合值； 分别对所述变异点前原始水文序列和所述变异点后原始水文序列进行去趋势处理，得到变异点前平稳水文序列和变异点后平稳水文序列； 分别对所述变异点前平稳水文序列和所述变异点后平稳水文序列进行包络线拟合处理，得到变异点前的波动上限水文序列和波动下限水文序列以及变异点后的波动上限水文序列和波动下限水文序列； 根据所述变异点前的波动上限水文序列和波动下限水文序列计算变异点前的波动幅值，具体为： 定义变异点前的波动上限水文序列变异点前的波动下限水文序列计算变异点前波动幅度序列： 其中，i＝1,2,...,m； 计算变异点前的波动幅值F1： 根据所述变异点后的波动上限水文序列和波动下限水文序列计算变异点后的波动幅值，具体为： 定义变异点后的波动上限水文序列变异点后的波动下限水文序列计算变异点后波动幅度序列： 其中，i＝m,m+1,...,n； 计算变异点后的波动幅值F2： 分别对所述变异点前的波动上限水文序列和波动下限水文序列进行二次多项式拟合，得到变异点前的上限波动系数和下限波动系数，具体为： 对变异点前的波动上限水文序列进行二次多项式拟合的方法与对所述原始水文序列进行二次多项式拟合的方法相同，拟合结果的二次项系数即为变异点前的上限波动系数； 对变异点前的波动下限水文序列进行二次多项式拟合的方法与对所述原始水文序列进行二次多项式拟合的方法相同，拟合结果的二次项系数即为变异点前的下限波动系数； 分别对所述变异点后的波动上限水文序列和波动下限水文序列进行二次多项式拟合，得到变异点后的上限波动系数和下限波动系数，具体为： 对变异点后的波动上限水文序列进行二次多项式拟合的方法与对所述原始水文序列进行二次多项式拟合的方法相同，拟合结果的二次项系数即为变异点后的上限波动系数； 对变异点后的波动下限水文序列进行二次多项式拟合的方法与对所述原始水文序列进行二次多项式拟合的方法相同，拟合结果的二次项系数即为变异点后的下限波动系数； 根据所述变异点前的均值、所述变异点后的均值、所述趋势统计量、所述形态拟合值、所述变异点前的波动幅值、所述变异点后的波动幅值、所述变异点前的上限波动系数和下限波动系数以及所述变异点后的上限波动系数和下限波动系数对水文序列非一致性进行综合分析，具体如下： 1变异点前的均值、变异点后的均值表征水文序列的数值大小的平均水平； 2变异点前的波动幅值、变异点后的波动幅值表征水文序列的数值波动幅度的大小； 3当趋势统计量大于零，则水文序列整体呈现上升趋势；当趋势统计量小于零，则水文序列整体呈现下降趋势； 4当趋势统计量大于零且形态拟合值大于零，水文序列趋势变化类型为凹增型；当趋势统计量大于零且形态拟合值小于零，水文序列趋势变化类型为凸增型；当趋势统计量小于零且形态拟合值大于零，水文序列趋势变化类型为凹减型；当趋势统计量小于零且形态拟合值小于零，水文序列趋势变化类型为凸减型； 5当趋势统计量大于零且变异点前的上限波动系数大于零，则变异点前水文序列上限波动形式为凹增型；当趋势统计量大于零且变异点前的上限波动系数小于零，则变异点前水文序列上限波动形式为凸增型；当趋势统计量小于零且变异点前的上限波动系数大于零，则变异点前水文序列上限波动形式为凹减型；当趋势统计量小于零且变异点前的上限波动系数小于零，则变异点前水文序列上限波动形式为凸减型； 6变异点前的下限波动系数、变异点后的上限波动系数、变异点后的下限波动系数表征水文序列变化特征的判断标准与5中变异点前的上限波动系数表征水文序列变化特征的判断标准相同。

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