基于主成分分析和模糊聚类的水文分区

摘要：

水文分区有各种方法,文章提出了集模糊聚类与主成分分析方法的各优点组合的水文分区方法,首先采用主成分分析法获得水文特性主成分属性,然后运用模糊聚类算法NFC(Net Fuzzy Cluster)进行模糊聚类.利用主成分分析法对分区指标进行降维处理,简化了计算.应用NFC模糊聚类,在一定程度上解决了FCM算法局部极值问题且具有良好的聚类性能,实现了聚类的科学化与自动化.对安徽省淮河流域的124 716个原始水文数据进行实验,结果表明,与传统分区方法相比,所提出的方法有效地改善了时间性能,提高了求解精度,所得结果为水文站网规划提供了理论依据.

关键词：主成分分析、NFC模糊聚类、水文分区

所属期刊栏目：32

分类号：TP183;P336(自动化基础理论)

资助基金：安徽省自然科学基金资助项目050420207

在线出版日期：2009-07-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：796-801