【摘 要】
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以金沙江和美国Ocumlgee河日径流序列为对象,利用复杂网络理论对径流序列的波动性特征进行了初步探讨。通过粗粒化方法将径流时间序列转化为符号序列,进而构建相应的复杂网络
【机 构】
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武汉纺织大学数学与计算机学院,武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室
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以金沙江和美国Ocumlgee河日径流序列为对象,利用复杂网络理论对径流序列的波动性特征进行了初步探讨。通过粗粒化方法将径流时间序列转化为符号序列,进而构建相应的复杂网络。对网络的聚类系数、平均路径长度和中介中心性测度等动力学统计特征量和拓扑参数的讨论发现,网络的聚类系数较大而平均路径长度较小,不同的波动模式之间存在着短程相关性;不同顶点的中介中心性测度具有明显的差异,表明某些顶点所代表的波动模式有着重要的意义,在一定程度上可以作为各种波动模式之间转换的前兆。这些结论有助于更好地把握径流变化的规律,对于径
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