导读:本文包含了逐步聚类论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:逐步聚类法,水文模拟,径流预测,开都河
逐步聚类论文文献综述
庄晓雯,尹成波,曹银妹,张文惠[1]（2019）在《基于逐步聚类分析法的开都河径流预测模型》一文中研究指出针对水文过程的复杂性,开发了耦合逐步聚类分析和析因分析方法的开都河径流预测模型,该模型能够处理离散或连续的随机变量以及自变量和因变量之间的非线性关系。将该模型用于开都河流域率定期和验证期的径流模拟,结果表明:模型可有效模拟开都河径流的年际与年内变化过程,并且流量峰值的模拟效果较好,率定期和验证期纳什系数和径流偏差的计算结果均较好;不同输入因子会对模拟结果产生不同的影响,其中最重要的因子是最低温度和相对湿度。(本文来源于《人民黄河》期刊2019年02期）
杜月文[2]（2018）在《基于逐步聚类分析的山东省未来温度变化预测》一文中研究指出作为中国的沿海省份,山东省2016年平均气温为14.4℃,比常年偏高1.0℃。由于气候变化,山东省近年来也经历了比较频繁的极端天气事件。为制定适当的适应政策提供科学依据,保护人类社会、农业系统和生态系统不受气候变化影响,本研究将重点针对山东未来温度变化。首先采用逐步聚类分析方法(rSCA模型)来模拟当前的气候,并预测研究区域的未来气候。rSCA模型将在不同的显着性水平上进行校准,并验证模型在全省八个气象站点模拟当地温度(Tmean,Tmin和Tmax)的适用性;然后,经过验证的rSCA模型将在RCP4.5和RCP8.5情景下预测2050s和2080s的未来温度;分析2018-2099年间日温度的时间序列,以量化RCP4.5和RCP8.5下局部温度升温趋势的幅度;最后计算山东省八个站点未来温度的极端气候指数并对其进行趋势分析和Mann-Kendall突变检验。结果表明:基于rSCA模型的逐步聚类分析方法在模拟山东省八个气象站点未来温度时适用,确定系数的范围为0.7-0.9;21世纪山东省所有气象站点的近地面温度都有可能上升,在RCP4.5条件下每10年上升0.34℃,RCP8.5的条件下,升温0.45℃,冬、春季气温升高的程度相对较大,大约为2-3℃,夏季和秋季气温上升约1-3℃;山东省八个气象站点霜日日数、结冰天数、日平均温差呈现下降趋势,其它极端气候指数呈现上升趋势,这些趋势符合山东省未来温度升高的预测;另外,高排放水平的条件下,各站点温度变化速率较低排放水平高。(本文来源于《华北电力大学(北京)》期刊2018-03-01）
庄晓雯[3]（2017）在《逐步聚类与随机分析方法用于流域水资源管理》一文中研究指出气候变化引起流域水文过程的改变,这可能会导致洪水和干旱风险的增加。而随着经济和社会的发展,水资源的需求增加,进一步加剧气候变化带来的影响,决策者们面临水资源合理配置的问题。本论文开发了逐步聚类分析与随机分析方法用于流域水资源管理。所开发方法可以用来实现西北干旱区水文过程的时空变化特征模拟,进行水资源多用户竞争性用水的优化配置,以及开展考虑气候变化影响的水文与水资源分析。具体包括:(1)针对水文过程中的复杂性,开发了耦合逐步聚类分析和析因分析方法(HFSA)的开都河模拟预测模型。该方法能够处理离散或连续的随机变量,以及自变量和因变量之间的非线性关系。将所开发的HFSA模型用于位于干旱山区的开都河流域,揭示水文过程中存在的复杂非线性关系。同时,析因分析结果表明,最低温度和降水量是对模型输出结果影响最大的因子。而最低温度和降水量间之间,以及降水量和相对湿度间存在的交互作用,对模型输出有较大影响。(2)为开展气候变化下水文过程的影响研究,本论文开发逐步聚类降尺度方法(SCDM),将大尺度气象变量转化为区域尺度的气候变化情景。SCDM能够处理不同时间尺度的气象变化,并且同时处理连续和不连续的数据。SCDM和水文模型耦合,可以用于研究气候变化对开都河流域水文过程的影响。首先,日尺度和月尺度的GCM数据被提取,分为历史基准时期(1961-1990年),近期(2006-2011年)和未来时期(2015-2040年)。结果发现:(i)SCDM能够产生不同站点的气候变化情景,分析气象变量空间的不一致性;(ii)SCDM对温度变量、和降水变量降尺度时,前者效果更好;(iii)最低和最高气温(T_(min)和T_(max))具有增加的趋势。此外,多套不同的降尺度气侯情景被用于驱动一个日尺度气象径流水文模型。结果发现径流量呈现增加的趋势,这是由于气温增加引起更多融雪水。(3)针对气候变化情景和水文模拟中的不确定性,本论文开发一种多GCM随机天气发生器和逐步聚类耦合(MGCM-SWG-SCA)的方法,用于研究气候变化对寒旱区水文产生的影响。由于GCM模型产生气候情景的大尺度特征,以及长序列气象数据的复杂性,采用多GCM模型和随机天气发生器耦合的方法,产生多套区域尺度的气候变化情景,并用于水文模型的输入中。而实际上,水文模型输入(降水和气温)和输出变量(径流)间的关系是非线性、时间变异性和复杂的,导致径流模拟的困难性。逐步聚类方法(SCA)通过将输入输出间的关系表达为逐步聚类树,能有效处理不连续变量和非线性系统。将所开发的逐步聚类水文模型用于径流模拟中。结果分析发现径流量的变化在春季主要受到气温变化的影响;在冬季主要受到降水量变化的影响;在夏季和秋季共同受到气温和降水量变化的影响。此外,可以发现由MGCM产生的气候变化情景(最低气温、最高气温和降水量)在不同季节中具有不同的变化特征;由逐步聚类水文模型模拟的日径流量反映实测值的变化特征;径流量从验证期(2006-2011年)到预测期(2015-2035年)具有显着的增加趋势。这主要由于开都河流域位于典型的寒旱区中,冰川融雪水与气温变化紧密相关,而降水量的变化直接带来径流量的变化,两者互相作用,表现为径流量受气候变化影响显着的特征。(4)区域水资源管理中在规划期内,水供应量为随机变量,相关水量分配方案具有动态特征,即是在某些时刻、某些概率水平条件下做出决策。因此,该问题可以构建为基于情景分析的追偿性多阶段随机规划模型。本论文开发不确定性联合概率方法(IJPP),在多阶段规划的框架中引入联合概率机会约束规划,更加有效处理模型中存在的不确定性。将IJPP方法应用到流域水资源管理规划中,以反映并处理随机不确定性和多用户竞争用水的复杂性,为决策方案的生成提供技术支撑。模型计算产生系统收益值、经济损失值、水资源短缺量和水资源分配特征。可以发现不同竞争性用水用户中随着不同违约风险的变化,上述变量呈现各不相同的变化趋势。此外,不同违约风险和经济收益的交互作用,对不同用户的用水保证率产生影响;市政部门具有较少的缺水风险,而工业和农业部门具有较大的缺水风险。(5)通过结合多GCM集合模式,日气象径流的水文模拟,和区间多阶段机会概率约束为一个通用的框架,本论文开发多阶段随机模拟优化耦合(IMSSO)的方法,分析气候变化对水资源的影响。IMSSO不仅可以解决未来气象预测模型相关的不确定性,还产生各种水资源分配政策方案和量化违反概率约束的风险。将所开发IMSSO模型应用于中国西北部的开都河流域,结果发现未来时期(2016-2070年)水资源短缺情况存在,并且随着违反系统约束概率的提高(更大的风险),水资源短缺情况更加严重,所得水资源分配量随之减少。本文开发适合干旱区开都河流域非线性水文特征的逐步聚类模拟模型,并结合大尺度GCM模型和统计降尺度方法,模拟研究气候变化在流域尺度上对水文过程和径流预测的影响。在水资源模型构建方面,水资源优化配置模型结果不仅可以为政府部门提供情景分析和决策,还可以给出水资源系统分析及其环境问题的前瞻性建议,分时期逐步解决或者减缓未来水资源系统所可能面临的相关问题。以干旱区为研究对象,科学分析气象、水文要素的变化趋势,揭示了河川径流的变化成因及未来水资源情势。(本文来源于《华北电力大学(北京)》期刊2017-06-01）
韩文革,董爱书,高军,于晓秋[4]（2016）在《基于聚类和逐步回归分析的玉米品种间关系研究》一文中研究指出通过对41个玉米品种的比较试验确定15个性状特征,利用聚类分析和逐步回归分析方法研究性状特征间的关系。结果表明,41个玉米品种可聚分为5类;各类品种的性状均值分析可知,第Ⅲ和第Ⅳ类玉米品种产量高,第Ⅰ、Ⅱ和Ⅳ类玉米品种抗倒伏能力强,第V类玉米品种抗病害能力强。通过建立产量与其他性状的"最优"回归方程,表明穗粗、百粒重、空秆率和株高4个性状对产量影响显着且作用递减。(本文来源于《作物研究》期刊2016年03期）
常淳,冯平,孙冬梅,张凯[5]（2015）在《基于逐步聚类分析的水库浮游藻类生长预测》一文中研究指出采用逐步聚类分析方法预测水库浮游藻类的生长情况,以于桥水库为例,选取了1999~2006年7个水质和气象因子的56组数据建立逐步聚类分析模型,其结果用于预测2007~2010年的叶绿素a含量.结果表明,实测值与预测值的变化趋势基本一致,相关系数R达到0.94,线性相关性较好.预测值的平均绝对误差为-0.0007,平均相对误差为21.66%.逐步聚类分析法可以快速准确的对水库的叶绿素a含量进行有效预测.对逐步聚类分析模型的敏感度分析表明,影响于桥水库藻类生长的主要因素是水体的p H值、溶解氧以及总磷,因此控制这3个因素是预防藻类爆发的重要途径.(本文来源于《中国环境科学》期刊2015年09期）
刘新龙,刘洪博,马丽,李旭娟,徐超华[6]（2014）在《利用分子标记数据逐步聚类取样构建甘蔗杂交品种核心种质库》一文中研究指出甘蔗杂交品种是商业品种选育的重要亲本资源,为有效管理和评价这类资源,本研究使用SSR分子标记数据,依据不同相似性系数,采用逐步UPGMA聚类法对161份甘蔗杂交品种(136份来自前期构建的初级核心种质库和25份为新引入国家甘蔗种质资源圃的材料)构建核心种质库,以随机取样方法为对照。在核心种质库质量检测中,用Nei’s多样性指数、Shannon-Wiener多样性指数、总条带数、多态性条带数、多态性条带比例、变异系数符合率、极差符合率、方差差异百分率和均值差异百分率评价分析。结果表明,161份材料在20个SSR位点上具有丰富的多态性,获得294个条带,其中290个为多态性条带,平均多态性条带比例达98.64%;依据3种相似性系数(Jaccard、SM、Dice)和2种取样方法获得8个核心种质库,在核心种质库质量检测中Shannon-Wiener多样性指数、总条带数、多态性条带数表现出较高的检测效率,而其他指标相对较低,8个库中依据Jaccard或Dice相似性系数构建的核心种质库质量最优,该库由107份材料组成,Nei’s多样性指数(0.9785)和Shannon-Wiener多样性指数(4.1854)在P<0.05概率条件下与原库(分别为0.9801和4.4074)无显着差异,而且与原库的均值差异百分率为0(<20.00%),极差符合率为94.32%(>80.00%),对原库分子和农艺性状遗传多样性都具有较好的代表性,可为后续甘蔗杂交品种资源的准确评价、优异基因发掘和开发利用提供重要的前期基础。(本文来源于《作物学报》期刊2014年11期）
孙谦,姚建刚,李欣然,孔强,胡锦泓[7]（2012）在《基于聚类趋势分析与逐步回归的电铁牵引负载负序源模型研究》一文中研究指出建立适合于负序特性分析与潮流计算的电铁牵引负载负序源模型至关重要。负序源建模可视作负荷建模问题,提出一种基于负序特性分类与综合的建模方法。选取基波负序电流的实测响应空间与机车的实际运行状态为特征向量,对样本集进行聚类趋势分析。在确保样本集可聚的前提下,利用聚类有效性函数得到最优分类结果。通过对牵引负载的负序特性机理分析确定模型的结构,并采用逐步多元回归的方法得到最优模型表达式。对新增样本,将其归入与聚类中心欧氏距离最小的那个类,并对该类模型进行检验。实例分析表明,所建负序源模型是合理而有效的。(本文来源于《中国电机工程学报》期刊2012年34期）
廖嘉,张博,王国仁,李淼[8]（2008）在《逐步求准的视频镜头聚类算法》一文中研究指出提出一种有效的逐步求准的视频镜头聚类算法(SPC).该算法并不是直接处理视频数据的底层高维特征向量,而是先把这些高维特征向量通过小波变换转换到Haar小波系数空间中,然后利用多分辨率分析技术实现逐步求准聚类结果的目的.算法的每一步求准过程都属于层次聚类过程,它利用了一种巧妙的停止准则来使算法中的合并聚类过程结束.该算法解决了以往镜头聚类算法中存在的聚类中心选取问题以及需要给出相关领域经验参数问题的同时,还能够自动的进行聚类个数的估计.理论分析和大量的实验结果表明,该算法是一种非常有效的视频镜头聚类算法.(本文来源于《小型微型计算机系统》期刊2008年07期）
张超,黄清麟,张晓红,涂年旺[9]（2008）在《基于逐步聚类与GIS结合的县级林业区划方法研究》一文中研究指出以福建省永安市为例,分别以村和林班为基本单元,应用空间分析方法对永安市林业区划因子数据进行了提取,探讨了基于逐步聚类与GIS结合的县级林业区划方法以及县级林业区划的基本单元等问题。(本文来源于《林业资源管理》期刊2008年03期）
楼若岩,许晓东,朱士瑞[10]（2007）在《面向校园网的IP地址逐步优化层次聚类算法》一文中研究指出对校园网主干数据流中IP地址进行聚类,可以得到网络用户访问地址的分布概况从而了解用户行为特征。已有聚类算法大都将IP地址作为普通数字考虑,忽略了其特征属性以致聚类结果不合理。为此提出一种改进算法:首先基于最长前缀匹配和改进的最近邻规则算法得到初始聚类,然后运用逐步优化层次聚类的思想进一步聚合最靠近子类,最终得到基于IP地址特征属性的聚类。实验结果表明该算法与以往算法相比,提高了聚类效果,具有较好的准确性和可行性。(本文来源于《计算机应用》期刊2007年08期）
逐步聚类论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
作为中国的沿海省份,山东省2016年平均气温为14.4℃,比常年偏高1.0℃。由于气候变化,山东省近年来也经历了比较频繁的极端天气事件。为制定适当的适应政策提供科学依据,保护人类社会、农业系统和生态系统不受气候变化影响,本研究将重点针对山东未来温度变化。首先采用逐步聚类分析方法(rSCA模型)来模拟当前的气候,并预测研究区域的未来气候。rSCA模型将在不同的显着性水平上进行校准,并验证模型在全省八个气象站点模拟当地温度(Tmean,Tmin和Tmax)的适用性;然后,经过验证的rSCA模型将在RCP4.5和RCP8.5情景下预测2050s和2080s的未来温度;分析2018-2099年间日温度的时间序列,以量化RCP4.5和RCP8.5下局部温度升温趋势的幅度;最后计算山东省八个站点未来温度的极端气候指数并对其进行趋势分析和Mann-Kendall突变检验。结果表明:基于rSCA模型的逐步聚类分析方法在模拟山东省八个气象站点未来温度时适用,确定系数的范围为0.7-0.9;21世纪山东省所有气象站点的近地面温度都有可能上升,在RCP4.5条件下每10年上升0.34℃,RCP8.5的条件下,升温0.45℃,冬、春季气温升高的程度相对较大,大约为2-3℃,夏季和秋季气温上升约1-3℃;山东省八个气象站点霜日日数、结冰天数、日平均温差呈现下降趋势,其它极端气候指数呈现上升趋势,这些趋势符合山东省未来温度升高的预测;另外,高排放水平的条件下,各站点温度变化速率较低排放水平高。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
逐步聚类论文参考文献
[1].庄晓雯,尹成波,曹银妹,张文惠.基于逐步聚类分析法的开都河径流预测模型[J].人民黄河.2019
[2].杜月文.基于逐步聚类分析的山东省未来温度变化预测[D].华北电力大学(北京).2018
[3].庄晓雯.逐步聚类与随机分析方法用于流域水资源管理[D].华北电力大学(北京).2017
[4].韩文革,董爱书,高军,于晓秋.基于聚类和逐步回归分析的玉米品种间关系研究[J].作物研究.2016
[5].常淳,冯平,孙冬梅,张凯.基于逐步聚类分析的水库浮游藻类生长预测[J].中国环境科学.2015
[6].刘新龙,刘洪博,马丽,李旭娟,徐超华.利用分子标记数据逐步聚类取样构建甘蔗杂交品种核心种质库[J].作物学报.2014
[7].孙谦,姚建刚,李欣然,孔强,胡锦泓.基于聚类趋势分析与逐步回归的电铁牵引负载负序源模型研究[J].中国电机工程学报.2012
[8].廖嘉,张博,王国仁,李淼.逐步求准的视频镜头聚类算法[J].小型微型计算机系统.2008
[9].张超,黄清麟,张晓红,涂年旺.基于逐步聚类与GIS结合的县级林业区划方法研究[J].林业资源管理.2008
[10].楼若岩,许晓东,朱士瑞.面向校园网的IP地址逐步优化层次聚类算法[J].计算机应用.2007