的径流枯平丰状态分别设为代入式，则可对应求出步转移概率矩阵表。表基于回归模型的径流状态步转移概率矩阵马尔科夫法的步转移概率矩阵见表，对比两种方相关系数分别为，般认为者处于低度的正相关范围。表当年来年径流状态相关系数统计学上常用显著性检验来判断相关性是否由偶然因素引起，般指零假设为真的情况下拒绝零假设所要承担的风险概率或显著水平。相关系数的显著性检验，常在不相关的假设前提下计算相应的概率水平。径流丰枯形势预测上回归模型的应用水利工程学论文程学论文。给出了逐步选择汇总结果表，共选择两个自变量进入模型，分别是月径流量和月的径流量，月分别作为枯水期和丰水期的典型代表月，表逐步选择汇总结果丰枯转移概率预测水文学上常用马尔科夫转移概率矩阵预测径流丰枯形势，其中步转移概率矩阵即采用当年的丰枯状态预测来年的丰枯状态。以年的径流丰枯状预测径流丰枯时同时考虑个因子的模型十分复杂，并且由于因子之间的交叉影响和相互作用，可能降低些对结果具有显著影响的因子的响应。采用逐步回归法通过回归建模，在个时段的径流中筛选出对分类结果具有重要影响的因子，以便基于危险因子对未来的径流丰枯形势进行预估。逐步回归的基本思路为从大量可供选择为同度差异度和对立度，需满足。变量选入模型后，若通过显著性检验则进行下步选择。选择前需围绕主元第步被引入的变量求解变换相关系数矩阵，用表示经过步变换后的相关系数矩阵，则有再按式计算每个变量的贡献系数并进行排序选择和建模检验，直到所有选入模型的变量对因变量的响应均为显著，且再不能选入变步骤确定各时段的径流分类标准，可采用均值标准差法及频率法。前者可直接确定径流分级标准，后者需对径流序列进行排频计算并画出频率曲线，根据相应频率查找出径流分级标准。假设分别采用来表示第个时段的径流平均值和标准差，表示第个时段的来水频率，则当时各时段的径流分类标准按表确定，表中相关参数根据经平台以瀑布沟水库年的月入库径流资料为例进行回归建模。瀑布沟水库是大渡河下游的控制性水库，多年平均流量，总装机，具有季调节能力。径流丰枯分类结果以年共计年径流资料为基础，分类数取，分别用表示径流的枯平丰状态。各月径流分类标准采用均值标准差法，分类结果见表。径流丰枯分类选取接确定径流分级标准，后者需对径流序列进行排频计算并画出频率曲线，根据相应频率查找出径流分级标准。假设分别采用来表示第个时段的径流平均值和标准差，表示第个时段的来水频率，则当时各时段的径流分类标准按表确定，表中相关参数根据经验确定。表时段径流分类标准步骤构造集对，计算联系数。通过步骤可得到量与因变量的相关系数为相关系数矩阵对角线上第行第列元素。变量选入模型后，若通过显著性检验则进行下步选择。选择前需围绕主元第步被引入的变量求解变换相关系数矩阵，用表示经过步变换后的相关系数矩阵，则有再按式计算每个变量的贡献系数并进行排序选择和建模检验，直到所有选入模型的变量对因变电力公司科技项目渝电科技。影响丰枯的危险因子筛选应用集对分析法对径流进行丰枯分类时考虑了年内径流在每个时段的分布情况，但在预测径流丰枯时同时考虑个因子的模型十分复杂，并且由于因子之间的交叉影响和相互作用，可能降低些对结果具有显著影响的因子的响应。采用逐步回归法通过回归建模，在个时段的径流丰枯形势预测上回归模型的应用水利工程学论文对分析法对径流进行丰枯分类，。假设样本数据为年个时段的年径流过程，则可用矩阵，∈来表示，运用集对分析进行径流丰枯分类的主要步骤如下。步骤确定具体的分类数，般可分类或类，如时可分为枯平丰类分别用表示。径流丰枯形势预测上回归模型的应用水利工程学论文进行丰枯分类，。假设样本数据为年个时段的年径流过程，则可用矩阵，∈来表示，运用集对分析进行径流丰枯分类的主要步骤如下。步骤确定具体的分类数，般可分类或类，如时可分为枯平丰类分别用表示。径流丰枯形势预测上回归模型的应用水利工程学论文。应用基于陈长清，查显能，严冬基于贝叶斯网络的塔里木河流域丰枯遭遇分析水资源开发与管理，肖贵友，黄炜斌，马光文，等考虑不同状态划分方法的马尔科夫链入库径流预测人民长江，王钰峰加权马尔可夫链模型在黑河莺落峡水文站降水丰枯预测中的应用甘肃水利水电技术，韩艳，陈晶集对分析法在云南径流丰枯分类中的应用云南水力发年个时段的径流丰枯状态集合，类径流状态可表示为类集合，记为，者组合可构成个集对比较每个集对的符号，可得集对的同性差异性和对立性，联系度函数可表示为式中，分别为同系数差异不确定系数和对立系数分别为同度差异度和对立度，需满足。径流丰枯分类选取集对分析法对径流的响应均为显著，且再不能选入变量为止。基于平台，以当年径流丰枯状态为因变量，以个时段的径流量为自变量，进行逐步回归，变量入选模型的显著性水平设置为。采用法度量变量之间的相关性，则第步计算出的贡献系数见表。步骤确定各时段的径流分类标准，可采用均值标准差法及频率法。前者可流中筛选出对分类结果具有重要影响的因子，以便基于危险因子对未来的径流丰枯形势进行预估。逐步回归的基本思路为从大量可供选择的变量中选取重要的变量来建立模型。选取原则常用贡献系数来定义。若全部变量含因变量的相关系数矩阵为，则贡献系数计算公式为式中，为第个自变量对因变量的贡献系数为第个自变电，符秋菊，郭纯青，周蕊，等集对分析在水文统计分类及相似性分析中的应用水电能源科学，王霞，彭晓华集对分析中联系数的运算及其应用辽宁工程技术大学学报，朱燕梅，黄炜斌，陈仕军，马光文回归模型在径流丰枯形势预测上的应用水电能源科学，基金国家重点研发计划国网重庆径流丰枯形势预测上回归模型的应用水利工程学论文运用回归模型进行径流丰枯形势预测是可行的。回归模型可考虑多个自变量，未来可引入其他影响因子，有助于提高径流形势预估正确率。参考文献刘海洋，周传坤基于马尔柯夫链的桂江年径流量丰枯预测商情，康超，冯刚，段延宾，等分析在水库径流丰枯变化趋势预测中的应用华北水利水电大学学报自然科学版，法的结果发现，在已知当年径流形势的情况下，来年转丰平枯的概率虽有微小差异，但趋势保持致。如当年为枯时，两种方法得出的来年转枯转平转丰的概率趋势均为转平转枯转丰，回归模型转平的概率为，较马尔科夫法稍低，但这并不影响结果的判断，表明基于回归模型进行径流状态预判是可行的。表径的概率小于，即认为当年来年径流状态不相关的概率小于，在置信水平下，认为这种概率极低，因此认为者在本质上具有显著相关关系。转移概率矩阵计算。采用累积回归模型进行径流的丰枯形势预测，因变量来年的径流状态分为枯平丰种状态，即，令来年径流状态为枯平丰的概率分别为，则根据式求解出来年为为自变量，用符号表示，以年的径流状态为因变量，用符号表示，建立多类别回归模型，以求解丰枯状态步转移概率矩阵。关联性分析。回归建模的基础是自变量与因变量之间的相关性，采用法来度量与之间的关联，结果见表。当年来年径流状态的变量中选取重要的变量来建立模型。选取原则常用贡献系数来定义。若全部变量含因变量的相关系数矩阵为，则贡献系数计算公式为式中，为第个自变量对因变量的贡献系数为第个自变量与因变量的相关系数为相关系数矩阵对角线上第行第列元素。径流丰枯形势预测上回归模型的应用水利为止。基于平台，以当年径流丰枯状态为因变量，以个时段的径流量为自变量，进行逐步回归，变量入选模型的显著性水平设置为。采用法度量变量之间的相关性，则第步计算出的贡献系数见表。影响丰枯的危险因子筛选应用集对分析法对径流进行丰枯分类时考虑了年内径流在每个时段的分布情况，但在经验确定。表时段径流分类标准步骤构造集对，计算联系数。通过步骤可得到年个时段的径流丰枯状态集合，类径流状态可表示为类集合，记为，者组合可构成个集对比较每个集对的符号，可得集对的同性差异性和对立性，联系度函数可表示为式中，分别为同系数差异不确定系数和对立系数分