基于PCP-C耦合模型的流域洪水分类研究
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P333.2

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Watershed Flood Classification Research Based on PCP-C Coupling Model
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    洪水过程受多要素综合影响,因此多指标的综合分类方法成为目前洪水分类研究的主要趋势.针对目前多指标洪水综合分类方法中存在的诸多不足,可采用主成分投影-聚类(PCP-C)耦合模型进行洪水分类.该方法首先对原始指标数据进行无量纲化(均值化)处理,再对处理后的数据矩阵进行正交变换,由此将原指标转换成彼此正交的综合指标,并利用各主成分设计一个理想决策向量,以各被评价对象相应的决策向量在理想决策方向上的投影值作为一维的综合分类指标.最后通过对各分类样本的一维投影值的聚类分析,得到分类结果.实例分析表明,建议方法简单,模型构建容易,计算简便,分类直观简洁,可行性强.

    Abstract:

    As flood process is affected by the combined effects of multi-element,so multi-index comprehensive classification method has become the main trend in flood classification.Viewed of the drawbacks existing in current flood classification,principal component projection-cluster(PCP-C) coupling models can be used in flood classification.The PCP-C firstly makes the sample matrix a orthogonal transformation under non-dimensional treatment with number of indicator values affecting the flood process,turning the orig...

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