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基于灰色理论与线性回归的降雨量测点优选_论文

第3 卷 8 V0 .8 13   ? 第 1 期  6 N o. 6 1  计 算 机 工 程  21 0 2年 8月  Au us  01   g t2 2 Com p t rEng n e i g ue  i e rn   专栏 ?   文 章编号:1 O 48 O2 6_01 4 文献标识码:   0 —32( 1 1.o3—O 0 2 )   A 中圈分类号:T 11 P8   基 于灰 色理论 与 线性 回 归的 降 雨量 测 点优 选  谢道文 1a 施式 亮 1b , 2 ,  2 (.中南大学资源与安全工程 学院,长沙 4 0 0 ; 1 10 6  2 湖 南科技大 学 a . .信息与 电气工程学院 ;b .能源与安全工程学 院,湖 南 湘潭 4 10 ) 12 1   摘 要 :提出基于灰色系统理论 中灰色 关联分析 与线性 回归的建模 方法 , 建立降 雨量测点优选模型 ,从众多分散的雨量测点 中筛选出关键  的观测点 ,既能观测有代表 区域 的雨量及整个地 区雨量 的现状 , 又能节省成 本。在实例分析 中,将前 9 年的监测数据作为训练数据 , 建立  优选模型 ,选择 出 l 2个测点 中的 6个作为 关键测 点,将 最后一年的数据作为测试数据 ,结果表 明,该模型能够优选出降雨量关键 测点,   并 能准 确反映总的降雨量 ,避免降雨量测点之 间相 互耦合 的影响,准确性 和鲁棒 性均得 到较大提 高。   关健词 :灰色关联度 ;线性 回归;降雨量测点优选 ;灰色理论 ;综合 关联 度  Optm i e   l ci n 0   e s i   i sf rRa nf l i z d Se e to   fM a urng Po nt o   i a l   Ba e   n G r y The r   ndLi a   g e so   sd0   e   o y a   ne rRe r s i   n XI D a . n , . E  o we    SH IShi1a      .i ng , (. c o l f eo readS ft n ier g C nrl o t  iesy C agh  10 6 C ia 1S h o    suc n  aeyE gnei , e t   uhUnv ri , hn sa   0 , hn ; oR n aS t 40   2   h o   f n o ma i n a d El crc l ng n e i g 2 .S h o   f i n   n   a e y E i e rn , a Sc o lo i f r t   n   e ti a  o E i e rn ; b c o lo M ni g a d S f t   ng n e i g  Hu a   n v ri   f c n e n  e h oo y Xi g n4 1 0 , hn ) n nU ies yo S i c   dT c n l g , a t   1 2 l C i a t e a n a   [ sr c]  e  o iainmeh dcl dga orlt na a s n   lpel ere rsi   to  rp sdt s bi   eo t zd Ab tat An w cmbnt   to  al  rycr ai  n l ia dmut l i a  ges nme dipo oe   et lht  pi e   o e e o ys i  n r o h s o a s h mi s l ci n mo e   fme s rng p i t o  anf l A  r c i a  a e i g v n t   r v  h  e s a ii   n   e sb lt   ft i  p i z d s l c i n mo e , e e to   d l   a u i   o n s f rr i a 1 p a tc lc s  s i e  o p o e t e r a on b lt a d f a i i y o   s o tmi e   ee to   d l o .   y i h   a d sx c i c l o n sa e s lc e  r m wevep i t . s l s o  h t hi mo e  se f c i e r la l  nd f a i l , y wh c   rtc l o n sc n b   n   i  rt a  i t  r   e e t d fo t l   o n s Re u t h wst a   s i p   t   d li fe t , e ib e a   e sb e b   i h c iia   i t  a   e   v p pi k d o to tm al , ndt ei t r c in b t e n m e s rn   o n sc n b  e o d c o d n l   c u a y a d r b s s mp o e g e t   c e   u   p i l a  h  n e a to   ew e   a u i g p i t  a   er m ve ,a c r i g y a c r c   n  o u t si r v   r al y ne y. [ ywo d ige  o eain l ere rsi ; pi zdsl t no me sr gp itfranalge Ke  r s  rycr l o ;i a  geso o t e ee i  f aui  ons   ifl ry ̄e w;y teic r lt n t n r n mi co n   r o ; o

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