Development of a new method of wavelet aided trend detection and estimation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The detection and estimation of trends in the presence of noise, periodicities, or discontinuous patterns is important in hydrology and climate research studies. The basic idea of currently available trend estimation techniques (tests) is that the trends should be smooth and monotonic; however, hydro‐climatologic variables contain multiple signals, and have segments of increasing and decreasing trends. As a result, estimating trends in time series is an essential but arcane art and it is therefore important to continue developing the theory and practice of trend analysis. In this paper, a new technique is proposed based on the continuous wavelet transform (CWT). CWT permits the transformation of observed time series into wavelet coefficients according to time and scale simultaneously. These coefficients can be used to detect and estimate trends or to reconstruct signals that are of interest. The proposed CWT method was first tested on computer‐generated data exhibiting both periodic and noise components. It was then applied to observed monthly minimum streamflow observations extracted from the Reference Hydrometric Basin Network (RHBN) for five different eco‐zones in Canada. It was concluded that the proposed wavelet transform (WT) based method provides a very flexible and accurate tool for detecting and estimating complicated signals. The results from monthly minimum observations indicate that short period fluctuations are decreasing, while multi‐annual variability is increasing in Canada. And finally, a persistent ∼55‐year signal is well correlated with the Pacific Decadal Oscillation in all records, which indicates that trends are not controlled by a single factor. Copyright © 2009 John Wiley & Sons, Ltd.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle