基于暴雨洪水相似性分析的洪水分类研究

目前,水库通常仅选取一场洪水过程作为典型,确定的汛限水位为一个值或一个动态控制域,洪水资源利用率仍有提高的潜力。通过分析暴雨洪水演化过程中的相似性指标,基于历史洪水资料分析了暴雨洪水在形成过程中的相似性,对暴雨洪水的天气成因进行了定性分析,分别采用相关系数法和加权距离系数法计算了暴雨洪水演化过程的相似系数,从而对暴雨洪水进行了分类,并以大伙房水库为例,根据暴雨洪水的相似性,将洪水分为三类,为汛限水位动态控制的研究提供了参考。     

基于主成分分析的流域聚类研究

针对流域聚类研究中流域特征指标变量过多会增加计算的复杂性和指标间存在相关性使信息重叠导致计算结果失真的问题,采用主成分分析的方法将原特征指标综合为少数几个不相关的主成分,且提取出的主成分基本包含原特征指标的全部信息,并根据各流域在主成分上的得分值作为新样本进行流域聚类研究,找出相似流域,实现了无资料地区的参数移植。实例应用结果表明,该方法可行、有效。     

基于主成分分析的丹江口水库支流水质评价

为综合反映丹江口水库入库支流的水质状况、识别主要污染因子、对比各支流的污染程度,基于2013年16条重点入库支流11项主要污染指标的年均值,借助于SPSS软件,采用主成分分析法对其入库支流水质进行评价和分析。结果表明,丹江口水库的主要污染因子为耗氧污染物和重金属,且前者占主导地位,16条重点入库支流中污染相对严重的依次为神定河、泗河、犟河、剑河和老灌河,污染相对较轻的支流依次为堵河、将军河、淘沟河、汉江、滔河。     

基于GIS的济宁市水资源承载力的主成分分析

基于ArcGIS平台,利用SPSS11.5中主成分分析模块,选取12个水资源承载力评价指标,对济宁市各县（区）2011年的水资源承载力进行了分析与评价。结果表明,梁山、汶上、嘉祥、金乡、鱼台、泗水县及市中区的水资源承载力属于中等水平,而任城、兖州、曲阜、邹城、微山县（区）则已处于水资源承载力脆弱水平,与当地实际情况相符;并分析获得经济发展、城市化是水资源承载力脆弱区的主要成因。     

基于主成分分析法的中国电力期刊质量评价研究

对电力技术的信息载体进行了总结,在此基础上确定了电力核心期刊可作为评价电力技术成熟度的依据,并找到了将电力期刊质量水平作为电力技术成熟度的主要替代因素。选取了233种电力核心期刊的18类指标作为原始数据,运用主成分分析法,通过降维简化为6个二级指标,最终确定电力期刊质量评价的三级评价指标体系。     

基于主成分分析的水土保持生态效应评价指标敏感性分析

为筛选出水土保持生态效应评价的影响因素中的高敏感性指标,以新疆建设兵团农一师垦区的生态效应评价指标敏感性分析为例,根据该地区的水土流失类型及水土保持措施特点,选取该地区包括林草覆盖率在内的7个代表性指标进行主成分分析,并按照敏感性大小对各指标排序。结果表明,指标敏感性由大到小排序为林草覆盖率、盐碱化百分比、土壤风蚀面积占区域总面积百分比、沙化土地百分比、耕地面积百分比、风蚀模数、沙尘暴日。研究成果可为水土保持决策制定提供依据。     

基于主成分分析的神经网络在需水预测中的应用

需水量预测是水资源规划与管理的重要内容,建立高精度的需水量预测模型,可为区域水资源规划提供技术支撑。以南昌市为例,利用2005~2015年的实际用水量数据,对南昌市16个用水总量影响因子进行主成分分析,以提取的主成分作为BP神经网络的输入样本,建立BP神经网络需水预测模型。结果表明,经过主成分分析,16个用水量影响因子可用8个主要影响因子代替。建立的BP神经网络模型的需水预测平均相对误差仅为1.37%,预测精度较高,可作为区域需水预测的一种可靠方法。研究成果可为类似区域提供借鉴。     

基于主成分分析合作博弈的电网负荷智能预测方法研究

针对传统预测方法存在预测不准确、误差大的问题,提出一种基于主成分分析合作博弈的电网负荷智能预测方法。基于多分辨分析理论构建电网负荷预测参数模型,通过IGOA优化LSSVM的惩罚因子C和核函数参数δ2,得到更优的电网负荷参数;引入主成分分析合作博弈方法进行电网负荷智能预测。实验显示,采用该方法对数据进行拟合的图像更接近真实图像曲线,说明预测精度高,且误差较小,具有一定的优越性。     

基于RAGA的PPPCA模型在水资源配置方案中的应用

为了解决日益突出的水资源供需矛盾并得到较为合理的水资源配置方案,将投影寻踪主成分分析模型(PPPCA)与加速遗传算法(RAGA)相结合,即利用PPPCA对配置过程中涉及的指标特征变量较多等问题进行降维处理,采用RAGA解决高维全局寻优问题,并将其应用于台兰河灌区水资源配置方案中。结果表明,采用加速遗传算法与投影寻踪主成分分析模型得出的配置方案合理、可行。     

下垫面要素变化对洪水影响的多元统计分析

为研究下垫面变化对流域洪峰模数、径流深等的影响程度,选取大清河水系的紫荆关、阜平、漫水河、城头会和张坊五个典型子流域为研究对象,利用卫星遥感资料提取五个子流域1980、1990、2000年的土地利用情况,分别对洪水按重现期分为大于10年一遇和小于10年一遇两个量级下流域的洪峰模数、径流深及其影响要素进行多元统计分析,利用得出的回归模型分析下垫面要素变化对洪水的影响程度。结果表明,对大于10年一遇的洪水,径流深和洪峰模数主要受林地变化的影响,影响贡献比例分别为0%~65%和0%~40%;而对小于10年一遇的洪水,径流深主要受草地变化的影响,影响贡献比例为10%~120%,洪峰模数则受草地和林地变化的共同影响,影响贡献比例分别为0%~0.8%和0%~2.5%。     

基于分形模糊集对分析方法的洪水分类

针对目前洪水分类方法复杂、难以实施和在分类中难以客观确定分类指标权重的问题,基于集对分析原理提出了分形模糊集对分析方法,以反映指标复杂程度的分维来刻画指标权重,同时考虑分类标准边界的模糊性,并将该方法应用于黄河支流秃尾河流域的洪水分类中。与其他分类方法的比较结果表明,分形模糊集对分析方法客观、精确、有效,分类结果符合实际情况。     

主成分分析法在热轧吨钢电耗回归预测模型中的应用

根据热轧钢板生产的统计数据,初步确定影响热轧吨钢电耗主要因素是生产量、延伸系数、轧后厚度、轧后宽度、初始长度和轧制速度。采用主成分分析法对这些因素的统计数据进行处理和分析,得到了前3个主成分的表达式。并在这个基础上建立了热轧吨钢能耗的多元线性回归模型,通过与未经处理的原始数据建立的模型进行对比,证明主成分分析法分析后的模型具有良好的预测效果。     

基于模糊集合分析法与圆形分布法的水库汛期分期研究

为研究水库汛期分期基本原则,以构皮滩水库控制流域洪水为例,分别采用模糊集合分析法和圆形分布法研究了水库汛期分期问题。模糊集合分析法确定的主汛期为6月28日～8月7日;圆形分布法确定的主汛期不考虑洪水量级为6月2日～8月12日,考虑洪水量级为6月4日～8月5日;后者考虑了个别出现时间较早洪水,偏保守,且洪水取样时段对主汛期划分影响较小,洪水取样量级对主汛期划分有一定影响。水库入汛判断标准宜以模糊集合分析法为基础,汛期分期宜以圆形分布法为准。     

基于主成分分析的地下水水质模糊综合评价

主成分分析法能够降低数据维度,减少分析指标数量。利用主成分分析法分析初选指标,筛选模糊综合评价因子,求取其权重集,建立基于主成分分析的水质模糊综合评价模型,并应用于黄土地区洛河油田浅层地下水的水质评价中。结果表明,采用主成分分析法选择评价因子,既保证了评价结果的可靠性,又减小了参与评价的数据量,提高了评价效率;利用主成分分析法赋权进行模糊综合评价,考虑了评价因子之间的相互作用,水质评价结果比采用超标法赋权的结果更优;洛河油田富县区块浅层地下水水质状况总体较好,在油田开发过程中应采取保护措施,防止浅层地下水污染。     

基于聚类与主成分分析的城市节水型社会建设差异性分析

为明晰节水型社会试点城市下阶段的建设重点以及为后续试点城市提供经验,分别分析了16个节水型社会试点城市节水型社会建设的前一年、建设试点期结束的后一年及2015年的差异性,构建了城市类型和节水型社会建设影响因素两个指标体系,采用聚类分析法将16个试点城市分为A、B、C三类,应用主成分分析法得到各类城市节水型社会建设的主要影响因素。除污水情况和供用水公共设施建设对所有类型城市影响较大外,对于A类城市,生活社会规模的影响较大,农业社会规模的影响可不予考虑;农业、工业社会规模对B类城市影响较大;农业社会规模和城市环境绿化对C类城市影响较大。     

基于层次贝叶斯法的无资料地区洪水频率分析

为验证层次贝叶斯法应用于无资料地区洪水设计值估计的可行性,构建了基于GEV分布-层次贝叶斯法的区域洪水频率分析模型;建立了GEV分布参数与空间协变量的回归关系,用于站点间的信息融合以及无资料地区参数推理;采用基于Metropolis-Hastings抽样的MCMC方法对参数和超参数的后验分布进行求解,通过超参数的随机样本与协变量的回归关系估计无资料地区的洪水设计值及其置信区间。将此方法应用于淮河流域17个水文站年最大流量数据,并以其中2个站点为交叉检验站点用于无资料地区洪水频率推求,结果表明层次贝叶斯法的结果优于指标洪水法的结果,为无资料地区洪水设计值估计提供了新途径。