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基于BP典型相关分析和多变量SOM聚类的区划算法研究
1
作者
吴香华
金芯如
+2 位作者
黎亚少
任苗苗
王巍巍
《南京信息工程大学学报》
北大核心
2025年第3期363-373,共11页
针对目前气候区划变量较少、信息利用不充分、较少考虑气候变化影响等问题,基于机器学习和现代统计方法,提出一种数据驱动的区划算法.首先,基于Mann-Kendall检验和滑动t检验计算主变量的突变点,把研究时期进行分段;然后,基于BP典型相关...
针对目前气候区划变量较少、信息利用不充分、较少考虑气候变化影响等问题,基于机器学习和现代统计方法,提出一种数据驱动的区划算法.首先,基于Mann-Kendall检验和滑动t检验计算主变量的突变点,把研究时期进行分段;然后,基于BP典型相关选取协变量,并建立多变量SOM聚类算法,实现不同阶段的气候区划;最后,结合气候区概况来分析区划结果的实际意义,以及气候变化对气候区划的影响.实验结果表明:所提的区划算法有别于主变量的等值线分区以及人为确定阈值,而是根据SOM聚类,由数据驱动来确定区域个数以及分区,数据利用率高,区划过程更加客观合理;无需在区划过程中考虑气候背景,而是在算法过程中包含多层协变量和气候变化的影响,能够有效提高区划效率和可靠性.
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关键词
区划
MANN-KENDALL检验
bp典型相关分析
多变量SOM聚类
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职称材料
题名
基于BP典型相关分析和多变量SOM聚类的区划算法研究
1
作者
吴香华
金芯如
黎亚少
任苗苗
王巍巍
机构
南京信息工程大学数学与统计学院
南京信息工程大学江苏省应用数学中心
南京信息工程大学江苏省系统建模与数据分析国际合作联合实验室
南京信息工程大学大气科学与环境气象国家级实验教学示范中心
出处
《南京信息工程大学学报》
北大核心
2025年第3期363-373,共11页
基金
国家自然科学基金(42075068,41975176,41975087)
国家重点研发计划重点专项(2018YFC1507905)
2024江苏应用数学(南京信息工程大学)中心开放课题。
文摘
针对目前气候区划变量较少、信息利用不充分、较少考虑气候变化影响等问题,基于机器学习和现代统计方法,提出一种数据驱动的区划算法.首先,基于Mann-Kendall检验和滑动t检验计算主变量的突变点,把研究时期进行分段;然后,基于BP典型相关选取协变量,并建立多变量SOM聚类算法,实现不同阶段的气候区划;最后,结合气候区概况来分析区划结果的实际意义,以及气候变化对气候区划的影响.实验结果表明:所提的区划算法有别于主变量的等值线分区以及人为确定阈值,而是根据SOM聚类,由数据驱动来确定区域个数以及分区,数据利用率高,区划过程更加客观合理;无需在区划过程中考虑气候背景,而是在算法过程中包含多层协变量和气候变化的影响,能够有效提高区划效率和可靠性.
关键词
区划
MANN-KENDALL检验
bp典型相关分析
多变量SOM聚类
Keywords
regionalization
Mann-Kendall test
Barnett-Preisendorfer canonical correlation analysis(
bp
CCA)
multivariate self-organizing map(SOM)clustering
分类号
P462 [天文地球—大气科学及气象学]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于BP典型相关分析和多变量SOM聚类的区划算法研究
吴香华
金芯如
黎亚少
任苗苗
王巍巍
《南京信息工程大学学报》
北大核心
2025
0
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