Copula熵理论及其在水文相关性分析中的应用

摘要

水文事件一般具有多个方面的特征属性，而各个特征属性之间普遍具有相关性，因此需要采用特定的方法对水文变量的相关性进行分析。本文综述了现有的相关性计算方法，指出了现有方法的不足和缺陷；引入 Copula 熵的概念，用以衡量复杂水文现象的相关结构，并给出 Copula 熵与互信息的关系和计算方法。最后，以神经网络预报因子的选择为例，验证 Copula 熵的适用性。比较研究表明：基于 Copula 熵因子选择的 BP 神经网络预报结果最好，好于常用的线性相关系数法，为探讨水文相关性分析提供了一条新的途径。