基于模糊聚类算法的洪水预报研究

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考虑降雨时空分布、降雨平均强度和土壤初始含水量对洪水过程的影响,将这些影响因子分为数值特征影响因子和属性特征影响因子,运用模糊C均值算法对历史洪水样本模糊聚类,然后根据不同的类建立不同的洪水预报模型。实例验证表明,该方法可以有效提高洪水预报的精度。 Taking into account the temporal and spatial distribution of rainfall, the average intensity of rainfall and the initial soil moisture content of the flood process, the impact factors are divided into numerical characteristics and attribute characteristics of influencing factors. Fuzzy C-means algorithm is used to cluster historical flood samples. Different classes to establish different flood forecasting model. The example verification shows that this method can effectively improve the accuracy of flood forecasting.
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