基于Copula熵理论的大坝渗流统计模型因子优选

发布时间：2017-12-02 09:03

  本文关键词：基于Copula熵理论的大坝渗流统计模型因子优选

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【摘要】：针对大坝渗流统计模型需要考虑较多的前期项,造成参选的因子数量较大,进而导致常规方法的建模误差较高的问题,研究引入Copula熵理论,利用Copula熵和偏互信息(partial mutual information,PMI)相结合的方法,对输入因子的选取进行优化。针对Copula熵的求取,Copula函数采用Gumbel函数,分布采用柯西分布代替正态分布,并引入Hample准则来精确选取因子。将该方法在糯扎渡大坝渗流监测中进行应用,并与常规的因子选择方法进行对比分析,结果表明,采用基于Copula熵的因子优化选取方法的渗流统计模型具有更好的预测效果。
【作者单位】： 河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室;河海大学水资源高效利用与工程安全国家工程研究中心;中国电子科技集团公司第十五研究所;
【基金】：国家自然科学基金(51279052) 水文水资源与水利工程科学国家重点实验室项目(20145028312)
【分类号】：TV698.12
【正文快照】： 3.中国电子科技集团公司第十五研究所,北京100083)随着大坝安全监测对预测模型的精度要求越来越高,影响模型精度的预报因子选取日益重要。目前,渗流统计模型预报因子的选择最常用的是线性相关系数[1]、主成分分析、灰色关联度分析等方法。表1列举了渗流统计模型因子的几种主要

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本文编号：1244337