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中文摘要：
以水文动力系统为研究对象，针对自忆性原理在水文分析领域应用中存在的问题，应用灰色理论、多元反演理论、现代优化算法等理论和方法进行了水文时间序列的自记忆模拟与预测模型研究。借助结构转换的思想对水文时间序列的长记忆性产生的原因进行了探讨，应用修正的R/S分析对长记忆性进行了检验，采用R/S分析统计量对记忆长度进行了确定；针对灰色自记忆模型在应用中，有时产生滞后误差现象，从模型的建模机理出发，找出了模型产生滞后误差的关键因素—灰色系统动力核的背景值，通过对其改进，建立了改进的灰色自记忆模型，并应用实例说明了模型的有效性；以多变量反演理论为基础，结合自忆性原理，提出了基于影响因素的水文多变量时间序列反演自记忆模式，在此基础上建立了水文多变量时间序列反演自记忆模型；针对自记忆模型应用最小二乘法估计记忆系数存在的不足，结合现代优化算法，提出了基于参数优化的自记忆模型的建模原理与过程。
结论摘要：
英文主题词dynamic system;long memory characteristics;retrieval theory;optimal algorithm
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