基于聚类分析和实时校正的洪水预报方法

摘要

本发明公开了基于聚类分析和实时校正的洪水预报方法，步骤为：一是利用主成分分析(PCA)对模型的输入做降维处理。二是利用K‑means聚类方法对原始数据进行聚类分析。将洪水数据划分为不同的类别，然后训练不同的SVM模型，当输入测试样本，利用聚类质心判断该测试样本所属的类别，并用对应的模型对其进行预测，得到预测值q；三是BP神经网络实时校正。计算预测值与真实值的误差序列，利用误差序列数据训练BP神经网络误差校正模型，得到误差校正值q_e，最终预报结果为模型预报值q加上误差预报值q_e。本发明的优点在于：通过聚类分析将原始水文数据分为几类，分别训练模型，实现多模型预报；然后通过BP神经网络实现实时校正提高了洪峰时刻预报准确率。