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流域年均含沙量的PP回歸預(yù)測

時間:2024-08-20 20:16:11 計算機畢業(yè)論文 我要投稿
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流域年均含沙量的PP回歸預(yù)測

摘要:應(yīng)用投影尋蹤回歸技術(shù),建立了流域年均含沙量的預(yù)測模型。用降雨量和年平均徑流等4個因子建立的某流域平均含沙量的PPR預(yù)測結(jié)果的擬合合格率達100%,預(yù)留檢驗樣本報準率為75%,表明PPR用于泥沙輸移規(guī)律的預(yù)測研究是可行的。

關(guān)鍵詞:流域 輸沙量 投影尋蹤回歸 預(yù)測

1 引言

  我國是一個水土流失嚴重的國家。嚴重的水土流失給工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和國民經(jīng)濟建設(shè)造成巨大危害。產(chǎn)沙量是反映水土流失的一個重要指標(biāo)。而氣象要素、地形、土質(zhì)狀況、植被系統(tǒng)及人類活動均對產(chǎn)沙量有重要的影響。國內(nèi)外不少學(xué)者針對不同的地域特征,對流域的產(chǎn)沙機理,泥沙輸移規(guī)律及其防治對策等進行了大量的研究[1,2],但對諸多因子與產(chǎn)沙量之間的定量研究進行得較少?紤]到引起泥沙流失的諸多因子與產(chǎn)沙量之間的關(guān)系具有高維和非線性的特點,而傳統(tǒng)的統(tǒng)計預(yù)報方法是采用“從某些假定出發(fā),按照一定準則,找出最優(yōu)擬合”這樣一條途徑,難以適應(yīng)千變?nèi)f化的客觀世界,也就無法真正找出數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律。這種傳統(tǒng)的預(yù)報方案往往是還原擬合較好,但預(yù)留實況檢驗的精度很差。近20年來,在統(tǒng)計學(xué)中提出了一條“審視數(shù)據(jù),模擬,預(yù)報”稱為探索性數(shù)據(jù)分析(EDA)新途徑。本文正是采用基于這種新思路,應(yīng)用投影尋蹤回歸技術(shù)(PPR),建立流域產(chǎn)沙量的多因子預(yù)報模型。

2 PPR原理及算法簡介

 投影尋蹤是國際統(tǒng)計界70年代興起的高新技術(shù),是應(yīng)用數(shù)學(xué),統(tǒng)計學(xué)和計算機技術(shù)的交叉學(xué)科,屬前沿領(lǐng)域。

  PP是用來分析和處理高維數(shù)據(jù),尤其是來自非正態(tài)總體高維數(shù)據(jù)的一類新興統(tǒng)計方法[3]。其基本思想是:利用計算機技術(shù)把高維數(shù)據(jù)通過某種組合投影到低維子空間上,尋找出能反映原高維數(shù)據(jù)或特征的投影,在低維上對數(shù)據(jù)進行分析,以達到分析研究高維數(shù)據(jù)的目的。

 傳統(tǒng)的諸多線性模型通常局限于正態(tài)分布,但多數(shù)實際問題卻不呈線性,因此勉強用線性手段進行辯識和預(yù)報,很難取得好的效果。而PP與其它非參數(shù)法一樣,它可用來解決某些非線性問題。它雖然是以數(shù)據(jù)線性投影為基礎(chǔ),但它尋找的是線性投影中的非線性。因此,它可用來解決一定程度的非線性問題。PPR模型如下:設(shè)??X=(X1\:\:XP)是一P維隨機向量,Y=f(X)?是一維隨機變量,為了避免線性回歸不能反映實際非線性情況的矛盾,PPR采用一系列嶺函數(shù)的和來逼近回歸函數(shù)的方法,即

(1)

式中Gm(Z)表示第m個嶺函數(shù),Z=(990112e2.gif (928 bytes))為嶺函數(shù)的自變量,它是向量990112e3.gif (888 bytes)990112e4.gif (879 bytes)方向上的投影,990112e4.gif (879 bytes)也為某方向的P維向量,M為嶺函數(shù)的個數(shù)。

Friedman和Stuetzle提出了實現(xiàn)PPR的SMART多重平滑回歸技術(shù),SMART模型具有如下形式

?? 990112e5.gif (1470 bytes)

(2)

  它實際上是采用分層分組迭代交替優(yōu)化方法對式(2)中的參數(shù)?α,β,Mu和嶺函數(shù)Gm尋優(yōu)。實現(xiàn)步驟為

 、俳o定一個初始模型;

 、诎褦(shù)據(jù)投影到一個低維空間上,找出數(shù)據(jù)與現(xiàn)有模型相差最大的投影,這就表明在這個投影中含有現(xiàn)有模型中沒有反映的

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