發(fā)布時間：2017-12-02 09:03

  本文關鍵詞：基于Copula熵理論的大壩滲流統(tǒng)計模型因子優(yōu)選

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【摘要】：針對大壩滲流統(tǒng)計模型需要考慮較多的前期項,造成參選的因子數(shù)量較大,進而導致常規(guī)方法的建模誤差較高的問題,研究引入Copula熵理論,利用Copula熵和偏互信息(partial mutual information,PMI)相結合的方法,對輸入因子的選取進行優(yōu)化。針對Copula熵的求取,Copula函數(shù)采用Gumbel函數(shù),分布采用柯西分布代替正態(tài)分布,并引入Hample準則來精確選取因子。將該方法在糯扎渡大壩滲流監(jiān)測中進行應用,并與常規(guī)的因子選擇方法進行對比分析,結果表明,采用基于Copula熵的因子優(yōu)化選取方法的滲流統(tǒng)計模型具有更好的預測效果。
【作者單位】： 河海大學水文水資源與水利工程科學國家重點實驗室;河海大學水資源高效利用與工程安全國家工程研究中心;中國電子科技集團公司第十五研究所;
【基金】：國家自然科學基金(51279052) 水文水資源與水利工程科學國家重點實驗室項目(20145028312)
【分類號】：TV698.12
【正文快照】： 3.中國電子科技集團公司第十五研究所,北京100083)隨著大壩安全監(jiān)測對預測模型的精度要求越來越高,影響模型精度的預報因子選取日益重要。目前,滲流統(tǒng)計模型預報因子的選擇最常用的是線性相關系數(shù)[1]、主成分分析、灰色關聯(lián)度分析等方法。表1列舉了滲流統(tǒng)計模型因子的幾種主要

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本文編號：1244337