[发明专利]基于互信息和主成分分析筛选因子的中长期预报方法

摘要

本发明公开了一种基于互信息和主成分分析筛选因子的中长期预报方法，涉及水文预报领域。该方法，首先基于互信息的因子筛选方法分析出对预测径流影响较大的预报因子，进而运用主成分分析法提取这些因子的主成分，实现了对预报模型预报因子的优选，该方法充分考虑到了两个变量之间线性和非线性的关系，又舍去了重叠部分的信息，减少了原来变量的个数，典型地表明了研究对象的特征，所以，得到的中长期径流预报模型相比于传统方法预报效果更好，模型稳定性更高。

主权项

1.一种基于互信息和主成分分析筛选因子的中长期预报方法，其特征在于，包括如下步骤：S1，收集水文数据；S2，根据所述水文数据，采用互信息和主成分分析法筛选预报因子；S3，遍历待筛选的预报因子，采用互信息技术计算每个待筛选的预报因子和预报对象之间的关联度，将关联度大的待筛选的预报因子作为备选因子；S4，对S3中得到的备选因子进行主成分分析，并将结果中满足85％贡献率产生的新的预报因子作为模型的最终预报因子；S5，将S4中得到的最终预报因子输入BP人工神经网络模型，通过设置模型参数结构，对水库进行年入库径流预报，并对预报结果进行统计分析，得到预报结果好的预报模型，将其用于未来时段的径流预报中。