基于联合互信息的水文预报因子集选取研究

• 作者: 俞洪杰 李荣波 王丽萍 纪昌明 阎晓冉
• 来源期刊: 水力发电学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 水文预报 预报因子集 条件互信息 联合互信息
• 年，卷（期）: 2017,（8）
• 页码范围: 12-21
• 页数: 10页
• 分类号: P338+.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.11660/slfdxb.20170802

摘要

预报因子集是预报因子的集合.作为预报信息的来源,因子集对预报结果有着重要影响,增加因子集包含的预报信息量能够有效地提高预报精度.针对现有方法侧重于对单个预报因子进行研究的不足,本文从整体的角度考虑,提出了基于联合互信息的预报因子集选取方法.首先介绍了互信息并将其扩展到高维情景,引出条件互信息与联合互信息,并采用Parzen窗估计法对其进行计算;其次以水文预报为背景,建立最大联合互信息模型,根据条件互信息进行求解,并耦合反向传播(BP)神经网络对计算结果进行检验;最后对雅砻江流域泸宁水文站进行实例计算,并将计算结果与现行方法进行比较.结果表明,新方法能够为预报模型提供更加科学的输入,提高模型的预报精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	纪昌明	华北电力大学可再生能源学院	189	1989	24.0	34.0
2	王丽萍	华北电力大学可再生能源学院	111	1321	21.0	30.0
3	李荣波	华北电力大学可再生能源学院	13	124	8.0	11.0
4	俞洪杰	华北电力大学可再生能源学院	12	35	4.0	5.0
5	阎晓冉	华北电力大学可再生能源学院	16	25	2.0	4.0