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时间序列Time Series分析包括分析时间序列数据的方法，以提取有意义的统计数据和数据的其他特征。时间序列预测是使用一个模型来预测基于先前观察到的值的未来值。虽然经常采用回归分析的方式来测试一个或多个不同时间序列之间的关系，但这种类型的分析通常不被称为 “时间序列分析”，它特别指的是单一序列中不同时间点之间的关系。中断的时间序列分析是用来检测一个时间序列从之前到之后的演变变化，这种变化可能会影响基础变量。
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统计代写|时间序列分析代写Time Series Analysis代考|DISCUSSION AND GAPS IN URBAN FLOOD STUDIES
Flooding in urban areas has become a more common phenomenon in recent years. Most Indian cities are prone to these floods and require a more scientific approach to identify these flood areas for proper management. Conventional modeling approaches (1D and 1D-1D) quite accurately simulate the drainage network. However, in the case of significant rainfall events, these models cannot simulate the inundation depth in a built-up area and visualize flood extent (Bisht et al., 2016). For estimating depth and extent in urban floods, more accurate models other than $1 \mathrm{D}$ and 1D-1D are needed. Basically, 1D-2D models are based on the 2D-shallow water equations and are solid tools for simulation of the floods in urban areas (Leandro et al. 2009). Most of the 2D modeling approaches available today help identify flood-vulnerable areas for critical rainfall events. Limitations in urban flood modeling include the unavailability of the extensive raw data sets, which has made urban flood modeling a more complicated process.
A study carried out by Rangari et al. (2019) on inundation risks on urban flooding for one part of the Hyderabad city used HEC-RAS for flood analysis. HEC-RAS is a freely available 2D hydraulic model that integrates with GIS and generates a depth of the flood inundation over the underlying terrain and generates risk maps for different rainfall scenarios to generate the inundation depths. Past rainfall events were used to identify the peaks and run simulations for the 5-, 10- and 15-year return periods. The model was not validated due to the lack of flow data, and also no gauges are installed in urban storm flows to monitor the flow. The study concluded that HEC-RAS was more reliable in an urban environment with limited data.
Another study carried out by Tushar Surwase and Manjusree (2019) compared flood modeling of the same area using two models, HEC-RAS and PCSWMM. They concluded that SWMM is suitable for cities where a systematic sewage network is available along with closed conduits and a stormwater drainage network.
Work carried out by Kourtis et al. (2017) has used 1D-1D and 1D-2D urban flood models such as MIKE URBAN and SWMM. This study presented a comparison of a 1D-1D urban flood model (SWMM) with 1D-2D (MIKE URBANMIKE FLOOD) to demonstrate the model structure and its significance. The two models were used for flood simulation of a small urban catchment (Zone D) in Athens. The simulation was done for return periods of ten and 25 years and onehour rainfall duration. These results revealed that the 1D-1D model is faster than the 1D-2D model, but it could not simulate the flood extent and flood inundation accurately. 1D-2D modeling requires more research and also needs the implementation of rainfall-runoff monitoring for calibration and validation of the model. Secondly, sensitivity analysis for the 1D-2D model is in progress.
Akhter and Hewa (2016) used PCSWMM to explore the hydrologic responses in the Myponga catchment, as a result of land-use land cover changes and possible adaptation of water sensitive urban design (WSUD) technologies in managing floods. The calibration and validation of the model satisfactorily predicted the measured data with accuracy and reliability. Zope et al. (2015) studied the urbanization effects on flooding for Mumbai city. They used HEC-HMS based hydrodynamic modeling for this purpose and also used the soil conservation service-curve number (SCS-CN) method to estimate the loss; the SCS-unit hydrograph method was used for transformation, and the kinematic wave method was used for flood routing. Daily rainfall over a 100-year return period was taken as input for the model. Peak discharges at each of the junction nodes and at the outlet node were calculated for LULC patterns that existed during 1966 and 2009.
统计代写|时间序列分析代写Time Series Analysis代考|SUMMARY AND CONCLUSIONS
This chapter attempts to provide a brief idea of the available current urban flood modeling tools with respect to their strengths and limitations for modeling floods in urban areas. There are numerous tools available for urban flood modeling, each with its own benefits and limitations for applications in different urban set-ups. The approach followed in rapid flood spread models is simple to use, allows for minimal data and has a fast run time, but only the final inundation is the outcome. 1D sewer outputs incorporate the positions of overflow and the full volume of floodwater. Furthermore, it helps to measure the overall inundation level and floodwater depth by simplifying the overflow situation using a simulated reservoir. However, as it is incapable of identifying the surface flow, real flood conditions cannot be defined.
The dynamics of the floodwater cannot be given by flood simulation techniques for surface flow. Nonetheless, 1D surface effects are restricted to the profile of the surface network and 1D flow velocity, and further calculation time and detailed data are needed for the 2D approach. In addition, the effect of the flow in the stormwater runoff system is not considered for all methods, and the quality of the output information may be impaired. In particular, the method of sewer-surface coupling allows the urban dualdrainage system to be portrayed, as it recognizes the flow interchange between major and minor systems and gives detailed explanations of flood conditions. However, when the flow over-tops the specified surface networks, the 1D-1D method does not provide details about surface flow velocities. On the other hand, while the 1D-2D coupling methodology will provide the most reliable and thorough results, it is computationally costly in terms of both run time and data specifications. Finally, this chapter gives a comprehensive understanding of current modeling approaches’ key features, such as abilities in representing the prevailing flood systems, input data requirements, future prediction information and model run time. This thorough understanding of the flood models in flood risk management will help in urban flood management and also help to carry out successful modeling tasks suitable for their criteria.
时间序列代写
统计代写|时间序列分析代写Time Series Analysis代考|DISCUSSION AND GAPS IN URBAN FLOOD STUDIES
近年来，城市地区的洪水已成为一种越来越普遍的现象。大多数印度城市都容易受到这些洪水的影响，需要一种更科学的方法来确定这些洪水区域，以便进行适当的管理。传统的建模方法(1D和1D-1D)相当准确地模拟了排水网络。然而，在重大降雨事件的情况下，这些模型无法模拟建成区的淹没深度和可视化洪水范围(Bisht et al.， 2016)。对于城市洪水的深度和范围估计，需要比$1 \ mathm {D}$和1D-1D更精确的模型。基本上，一维-二维模型基于二维浅水方程，是模拟城市地区洪水的可靠工具(Leandro et al. 2009)。目前可用的大多数2D建模方法都有助于确定关键降雨事件的洪水易发地区。城市洪水建模的局限性包括缺乏大量的原始数据集，这使得城市洪水建模成为一个更加复杂的过程。Rangari等人(2019)对海德拉巴市部分地区的城市洪水淹没风险进行的研究使用了HEC-RAS进行洪水分析。HEC-RAS是一个免费的二维水力模型，它与GIS相结合，生成洪水淹没在下面的地形上的深度，并生成不同降雨情景的风险图，以生成淹没深度。过去的降雨事件被用来确定峰值，并对5年、10年和15年的回归期进行模拟。由于缺乏流量数据，该模型没有得到验证，也没有在城市暴雨流量中安装测量仪来监测流量。该研究得出结论，HEC-RAS在数据有限的城市环境中更可靠。Tushar Surwase和Manjusree(2019)进行的另一项研究比较了使用HEC-RAS和PCSWMM两种模型对同一地区的洪水建模。他们的结论是，SWMM适用于有系统污水管网、封闭管道和雨水排水管网的城市。Kourtis等人(2017)开展的工作使用了1D-1D和1D-2D城市洪水模型，如MIKE urban和SWMM。本研究将1D-1D城市洪水模型(SWMM)与1D-2D (MIKE URBANMIKE flood)进行了比较，以展示模型结构及其意义。这两个模型被用于雅典一个小型城市集水区(D区)的洪水模拟。模拟时间为10年和25年，降雨持续时间为1小时。这些结果表明，1D-1D模型比1D-2D模型更快，但不能准确模拟洪水范围和洪水淹没。1D-2D建模需要更多的研究，还需要实施降雨径流监测来校准和验证模型。其次，进行了一维-二维模型的敏感性分析。Akhter和Hewa(2016)使用PCSWMM来探索Myponga流域的水文响应，这是土地利用土地覆盖变化和水敏感城市设计(WSUD)技术在洪水管理中的可能适应性的结果。模型的标定和验证结果令人满意地预测了实测数据的准确性和可靠性。Zope等人(2015)研究了城市化对孟买城市洪水的影响。为此，他们使用了基于HEC-HMS的水动力模型，并使用了土壤保持服务曲线数(SCS-CN)方法来估计损失;采用scs -单位线法进行变换，采用运动波法进行洪水路由。以100年的日降雨量作为模型的输入。计算了1966年和2009年存在的LULC模式下各结节点和出口节点的峰值放电。
统计代写|时间序列分析代写Time Series Analysis代考|SUMMARY AND CONCLUSIONS
本章试图简要介绍当前可用的城市洪水建模工具，以及它们在城市洪水建模方面的优势和局限性。有许多工具可用于城市洪水建模，每个工具都有自己的优点和局限性，适用于不同的城市设置。快速洪水蔓延模型所采用的方法使用简单，允许最小的数据，运行时间快，但只有最终的洪水是结果。1D下水道输出包括溢流位置和洪水的全部体积。此外，通过简化模拟水库的溢流情况，有助于测量总体淹没水位和洪水深度。然而，由于无法识别地表水流，因此无法确定真实的洪水情况。
地表水流的洪水模拟技术无法给出洪水的动态。然而，一维表面效应仅限于表面网络的轮廓和一维流速，二维方法需要进一步的计算时间和详细的数据。此外，并非所有方法都考虑了雨水径流系统中水流的影响，可能会降低输出信息的质量。特别是，下水道-地表耦合的方法可以描绘城市双排水系统，因为它识别了主要和次要系统之间的流量交换，并给出了洪水条件的详细解释。然而，当流动超过指定的表面网络时，1D-1D方法无法提供有关表面流速的详细信息。另一方面，虽然1D-2D耦合方法将提供最可靠和彻底的结果，但在运行时间和数据规范方面，它的计算成本很高。最后，本章对当前建模方法的关键特征进行了全面的了解，例如表示当前洪水系统的能力、输入数据要求、未来预测信息和模型运行时间。对洪水风险管理中洪水模型的深入理解将有助于城市洪水管理，也有助于成功开展适合其标准的建模任务。
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微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
Matlab代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。
