特征加权FCM算法在洪水样本分类中的应用
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P333.1

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Application of Feature Weighted Fuzzy Cluster Analysis in Hydrological Prediction
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    摘要:

    基于聚类分析和模糊数学的基本原理,对历史洪水建立属性和数值特征的洪水样本,并运用特征加权FCM算法对流域历史洪水特征样本进行聚类分析。在分散式新安江三水源模型的基础上对不同聚类的洪水分别进行参数率定.利用样本特征的模糊识别以提高实时水文预报的精度。

    Abstract:

    Based on the fundamental theory of clustering analysis and fuzzy mathematics, the numerical and attributes characteristic samples of history flood were established, and the characteristic samples were analyzed on a basin by using feature weighted fuzzy clustering algorithm. The floods of various kinds were calibrated of runoff-conflux integrated on the basis of the Xinanjiang model, the real-time hydrological forecasting accuracy was enhance by using the fuzzy recognition of samples.

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  • 最后修改日期:2007-01-11
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