导读:本文包含了洪水聚类论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:洪水,成分,实时,水文学,均值,模糊,指标。
洪水聚类论文文献综述
于岚岚[1]（2019）在《主成分聚类法在辽宁无资料地区河流洪水模拟中的应用》一文中研究指出针对辽宁省新建中小河流无实测和调查径流资料,难以建立预报方案的难题,提出主成分聚类方法,将有资料地区水文站点参数进行移植,用于无径流资料地区的洪水模拟。结果表明:主成分聚类方法如综合考虑下垫面类型、水文气候特性,参数移植更为可靠。通过与参考站实测洪水对比,参数移植后洪水模拟的确定性系数可达0.70以上,洪峰模拟相对误差均值低于20%,总体预报精度可达乙级标准。成果可为其他省份无资料区域中小河流预报方案构建提供参考和借鉴价值。(本文来源于《东北水利水电》期刊2019年09期）
倪鹏,包为民,张乾,陈伟东[2]（2018）在《基于主成分分析的系统聚类分析方法在洪水预报中的应用》一文中研究指出在洪水预报中,对历史信息的分析和利用可以有效地提高洪水预报的精度,而如何从这些历史信息中获取有效信息是一个关键问题.对此,将主成分分析与系统聚类分析方法结合应用于洪水预报,首先应用主成分分析方法,从历史洪水资料中提取有效独立的信息,以避免洪水聚类时因指标间的相关性而对分类结果造成影响,然后根据这些信息,再应用系统聚类分析方法对历史洪水进行分类,并对各类洪水分别率定出一组模型参数,这样对于即将发生的洪水,采用其所属类的模型参数进行预报.应用于实际流域后结果表明,上述方法能够有效提高洪水预报精度.(本文来源于《叁峡大学学报(自然科学版)》期刊2018年01期）
张志燕[3]（2017）在《改进灰色聚类法在洪水分级中的运用》一文中研究指出对于判断灰类,以往白化权函数经常会发生隶属度重复的问题,用由传统白化权函数与中心点白化权函数组合而成的白化权函数,针对传统灰色聚类法使用阀值法计算指标权重存在的主观性强且权重会受指标分级跨度影响的问题,提出变异系数法计算指标权重,以改进灰色聚类法。选取能够反映洪水特性的4个指标,针对10场洪水的4个指标,使用变异系数法与改进的白化权函数分别计算指标权重、白化权函数值,确定每1个洪水等级,结合指标权重与相应的白化权函数值计算综合聚类系数,根据最大原则对洪水进行分级。(本文来源于《山西水利》期刊2017年11期）
刘可新,包为民,阙家骏,李佳佳,束慧连[4]（2015）在《基于主成分分析的K均值聚类法在洪水预报中的应用》一文中研究指出洪水预报中影响因素很多,蕴含的信息也很复杂,如何从这些信息中获取有效信息是提高洪水预报精度的关键.考虑到洪水聚类时,指标间的相关性和信息冗余会严重影响分类效果,从而造成分类洪水预报精度不佳,应用主成分分析方法,力求提取历史洪水的有效信息,并以这些信息为基础,运用K均值聚类方法将历史洪水分类,对各类型洪水分别率定参数,通过计算洪水指标到各聚类中心的距离来判别即将发生洪水的归属类别,采用对应的模型参数进行预报.应用于实际流域,结果表明,基于主成分分析的分类洪水预报能够有效减小运算量,提高洪水预报精度.(本文来源于《武汉大学学报(工学版)》期刊2015年04期）
吴恒卿,黄强,习树峰[5]（2015）在《基于熵权的可变模糊聚类与识别的水库洪水分类实时预报》一文中研究指出流域洪水的形成机制具有高度的复杂性和不确定性,但又表现出自身的规律性。在洪水形成过程中流域内洪水的产、汇流过程受降雨强度、降雨中心和天气环流等诸多因素的共同影响。通过对影响因素与洪水过程的分析,找出其中的规律,为在实时洪水预报过程中充分考虑各种影响因素的作用提供可能,为此本文建立实时洪水分类预报模型,该模型利用模糊聚类方法通过分析影响因子对洪水产、汇流过程分类,并用模糊识别模型建立影响因子与产、汇流类型间的信息识别模型。本文选择东水西调工程的授水水库A作为研究对象,为调水工程在汛期做好防洪准备。实验结果表明,该方法能够准确、迅速的判断洪水类型并选择相应预报模型参数,能有效提高水库实时洪水预报精度。(本文来源于《水力发电学报》期刊2015年02期）
汪丽娜,李艳,陈晓宏[6]（2014）在《聚类识别算法解读洪水峰型》一文中研究指出提出洪水峰型指标的界定原则,并从多角度提取反映洪水峰型的指标.采用人工鱼群优化的投影寻踪模型解析洪水峰型,结果说明:采用分类的研究思想,仅7项洪水峰型指标即可辨识出武江流域1955—2007年的53场洪水中,有单峰型洪水28场、双峰型洪水21场和叁峰型洪水4场.利用辨析双峰型差异的4项指标,进一步识别21场双峰型洪水的峰型差异,得出Ⅰ型双峰型洪水11场,Ⅱ型双峰型洪水10场.(本文来源于《华南师范大学学报(自然科学版)》期刊2014年01期）
徐炜,梁国华,王本德[7]（2013）在《基于二阶聚类与粗糙集的实时洪水分类预报模型研究》一文中研究指出受暴雨的天气系统、降雨强度、降雨中心时空分布、下垫面特性和人类活动等因子的影响,洪水过程形成具有高度的复杂性和不确定性,同时又表现出很强的规律性。针对这一现象,本文应用二阶聚类方法和粗糙集理论建立实时洪水分类预报模型。该模型基于影响因子集利用二阶聚类方法对历史洪水进行聚类,并深入的分析各因子对洪水分类的影响程度;采用遗传算法率定相应洪水类型的模型参数,并通过粗糙集挖掘影响因子与洪水类型间的隐含关系;在实际应用中,根据当前获得的洪水信息识别出所发生洪水的类型并选择相应的模型参数进行洪水预报。将所建立的模型应用于观音阁水库洪水预报方案研究中,实验结果表明,该方法能够准确、迅速的判断洪水类型并选择相应预报模型参数,能有效提高水库实时洪水预报精度。(本文来源于《水力发电学报》期刊2013年02期）
钱堃,包为民,李偲松,司伟[8]（2012）在《K均值聚类分析方法在洪水预报中的应用》一文中研究指出针对在洪水预报中历史信息未得到充分利用的问题,采用K均值聚类分析方法对历史洪水进行聚类,并分类进行新安江模型的参数率定,通过计算洪水指标到各聚类中心的距离来判别即将发生洪水的归属类别,根据判别结果采用对应类的参数进行预报。结果表明,该方法扩大了信息的利用量,提高了洪水预报的精度。(本文来源于《水电能源科学》期刊2012年05期）
褚贵庆,刘国华,章子华,程伟平[9]（2011）在《基于特征选择的洪水聚类分析》一文中研究指出采用Mitra算法对洪水进行了特征选择,并利用Kmeans和FCM聚类方法对某流域47场洪水进行了聚类分析。结果表明:Mitra算法可有效去除指标提取时的冗余特征,Kmeans与FCM聚类结果吻合较好,各类洪水特点鲜明。(本文来源于《人民黄河》期刊2011年12期）
倪长健,王顺久,王杰[10]（2011）在《最优曲线投影动态聚类指标及在洪水分类中的应用——以南京站洪水为例》一文中研究指出聚类数和聚类方法是聚类分析研究的核心,有着及其重要的实用价值。在投影寻踪动态聚类模型的基础上,通过引入S型曲线作为投影方式,并据此首次提出了能够同时确定最佳聚类数和对应聚类结果的最优曲线投影动态聚类指标。该动态聚类指标完全由数据驱动,具有计算简便并且物理意义清晰等特点。南京站洪水过程的应用结果表明:最优洪水动态分类指标在洪水聚类分析中是有效的,能提供明确、客观及合理的分类数和分类结果。(本文来源于《灾害学》期刊2011年02期）
洪水聚类论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
在洪水预报中,对历史信息的分析和利用可以有效地提高洪水预报的精度,而如何从这些历史信息中获取有效信息是一个关键问题.对此,将主成分分析与系统聚类分析方法结合应用于洪水预报,首先应用主成分分析方法,从历史洪水资料中提取有效独立的信息,以避免洪水聚类时因指标间的相关性而对分类结果造成影响,然后根据这些信息,再应用系统聚类分析方法对历史洪水进行分类,并对各类洪水分别率定出一组模型参数,这样对于即将发生的洪水,采用其所属类的模型参数进行预报.应用于实际流域后结果表明,上述方法能够有效提高洪水预报精度.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
洪水聚类论文参考文献
[1].于岚岚.主成分聚类法在辽宁无资料地区河流洪水模拟中的应用[J].东北水利水电.2019
[2].倪鹏,包为民,张乾,陈伟东.基于主成分分析的系统聚类分析方法在洪水预报中的应用[J].叁峡大学学报(自然科学版).2018
[3].张志燕.改进灰色聚类法在洪水分级中的运用[J].山西水利.2017
[4].刘可新,包为民,阙家骏,李佳佳,束慧连.基于主成分分析的K均值聚类法在洪水预报中的应用[J].武汉大学学报(工学版).2015
[5].吴恒卿,黄强,习树峰.基于熵权的可变模糊聚类与识别的水库洪水分类实时预报[J].水力发电学报.2015
[6].汪丽娜,李艳,陈晓宏.聚类识别算法解读洪水峰型[J].华南师范大学学报(自然科学版).2014
[7].徐炜,梁国华,王本德.基于二阶聚类与粗糙集的实时洪水分类预报模型研究[J].水力发电学报.2013
[8].钱堃,包为民,李偲松,司伟.K均值聚类分析方法在洪水预报中的应用[J].水电能源科学.2012
[9].褚贵庆,刘国华,章子华,程伟平.基于特征选择的洪水聚类分析[J].人民黄河.2011
[10].倪长健,王顺久,王杰.最优曲线投影动态聚类指标及在洪水分类中的应用——以南京站洪水为例[J].灾害学.2011
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