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VBA实现蒙特卡罗方法Excel示例-计算圆周率PI

早段时间曾对蒙特卡罗方法(Monte-Carlo)进行了介绍,这里水文工具集提供一个在Excel中的相关实例,这是个比较经典的例子,就是采用蒙特卡罗方法计算圆周率PI,计算原理就是采用圆的面积与相应外切正方形的面积比的4倍就是PI值,
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VBA实现的辛普森积分法源代码

辛普森积分法(Simpson Integration)是一类常用且有效的数值积分法中,这里水文工具集提供一个使用VBA实现的辛普森积分法,并且给出源代码,使用时注意要把代码里面的FUNC_STR_NAME替换成你所要求积的函数名称,具体代码如下:
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产生Levy分布随机数LevyRand源代码

智能算法中除了经常用到正态分布柯西分布的随机数外,还会需要到另外一种分布随机数产生器,那就是Levy分布,Levy分布随机数兼具上面两种分布的特性,是两种分布的一种调和,在智能算法中引入Levy随机分布一般可以对算法起改进作用,已经有不少学者在进化策略中引入Levy分布随机数,实验表明对算法性能有改进。这里水文工具集提供一个产生Levy分布随机数的函数源代码,函数名为LevyRand,具体代码如下:
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拟蒙特卡罗方法简介

蒙特卡罗方法(Monte-Carlo,亦有译作蒙特卡洛方法),又称统计试验方法或计算机随机模拟方法,是一类通过对有关的随机变量或随机过程的随机抽样,来求解数学、物理和工程技术问题近似解的数值方法。具体来说,就是对所要求解的问题,构造一种随机变量或随机过程,使其某一数值特征(例如数学期望)为所求问题的解。
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无径流资料流域的水文预报方法

无径流资料流域水文预报具有重要的作用和意义。以往对无径流资料流域水文预报的方法包括水文比拟法、参数等值线图法、径流系数法、地区经验公式法、随机模拟法等。传统方法的主要思想一般是资料的移用,但是参考站(流域)的选择并没有有效的方法,在很大程度上受到水文工作者主观经验的影响。径流特征值的空间变化与流域物理特性及气象因素等密切相关,区域化方法(regionalization)即在这种基础上发展起来。
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人工神经网络ANN技术在水文预报中的应用

人工神经网络(Artificial Neural Networks,简称ANN),是对人脑或自然神经网络(NNN)若干基本特性通过数学方法进行抽象和模拟,是一种模仿人脑结构及其功能的非线性信息处理系统。ANN技术在水文领域主要应用于降雨径流预报、洪水预报等方面。
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水文研究与人工神经网络FANN

流域的降雨径流过程是一个复杂、高度非线性的过程,并且存在时间与空间上的多变性。为了模拟降雨径流过程,目前开发了许多模型,可以分为系统模型、概念性模型和物理模型,应用较为成熟的系统模型大多是线性的。这些模型往往不能体现降雨径流过程内在的高度非线性特征。人工神经网络(Artificial Neural Network,简称ANN)技术为降雨径流模拟提供了一种新的方法,并且在实际应用中被证实是水文水资源研究中一个有用的工具。
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