基于决策树算法的洪水预报模型

R语言-决策树算法知识讲解

R语言-决策树算法

决策树算法决策树定义首先，我们来谈谈什么是决策树。我们还是以鸢尾花为例子来说明这个问题。观察上图，我们判决鸢尾花的思考过程可以这么来描述：花瓣的长度小于 2.4cm的是setosa(图中绿色的分类)，长度大于1cm的呢?我们通过宽度来判别，宽度小于1.8cm的是versicolor(图中红色的分类)，其余的就是 virginica(图中黑色的分类) 我们用图形来形象的展示我们的思考过程便得到了这么一棵决策树：这种从数据产生决策树的机器学习技术叫做决策树学习, 通俗点说就是决策树，说白了，这是一种依托于分类、训练上的预测树，根据已知预测、归类未来。前面我们介绍的k-近邻算法也可以完成很多分类任务，但是他的缺点就是含义不清，说不清数据的内在逻辑，而决策树则很好地解决了这个问题，他十分好理解。从存储的角度来说，决策树解放了存储训练集的空间，毕竟与一棵树的存储空间相比，训练集的存储需求空间太大了。决策树的构建一、KD3的想法与实现下面我们就要来解决一个很重要的问题：如何构造一棵决策树?这涉及十分有趣的细节。先说说构造的基本步骤，一般来说，决策树的构造主要由两个阶段组成:第一阶段，生成树阶段。选取部分受训数据建立决策树，决策树是按广度优先建立直到每个叶节点包括相同的类标记为止。第二阶段，决策树修剪阶段。用剩余数据检验决策树，如果所建立的决策树不能正确回答所研究的问题，我们要对决策树进行修剪直到建立一棵正确的决策树。这样在决策树每个内部节点处进行属性值的比较，在叶节点得到结论。从根节点到叶节点的一条路径就对应着一条规则，整棵决策树就对应着一组表达式规则。问题：我们如何确定起决定作用的划分变量。我还是用鸢尾花的例子来说这个问题思考的必要性。使用不同的思考方式，我们不难发现下面的决策树也是可以把鸢尾花分成3类的。为了找到决定性特征，划分出最佳结果，我们必须认真评估每个特征。通常划分的办法为信息增益和基尼不纯指数，对应的算法为C4.5和CART。关于信息增益和熵的定义烦请参阅百度百科，这里不再赘述。直接给出计算熵与信息增益的R代码：

长短期记忆模型在小流域洪水预报上的应用研究

Journal of Water Resources Research 水资源研究, 2019, 8(1), 24-32 Published Online February 2019 in Hans. https://www.360docs.net/doc/d01545203.html,/journal/jwrr https://https://www.360docs.net/doc/d01545203.html,/10.12677/jwrr.2019.81003 Application of the Long Short-Term Memory Networks for Flood Forecast Jiong Guo1, Yanjun Zhang1*, Junbo Wang1, Zhengying Yuan2, Jinjin Wu1, Wenxun Dong1, Sumiao Wang1 1State Key Laboratory of Water Resources and Hydropower Engineering Science, Wuhan University, Wuhan Hubei 2Hydrology Bureau of Changjiang Water Resources Commission of the Ministry of Water Resources, Wuhan Hubei Received: Feb. 2nd, 2019; accepted: Feb. 17th, 2019; published: Feb. 25th, 2019 Abstract Flood forecasting is difficult in mountain watershed because precipitation data is scarce and hard to reflect spatial heterogeneity. To improve the accuracy of flood forecasting in mountain watershed, long short-term memory model (LSTM) and Xin’anjiang model are used to simulate flood in Guanshan river watershed. The results show that the Nash efficiency coefficient of verification period in the tra-ditional hydrological model is 0.55, while that in the LSTM is 0.7 with daily data from 1975 to 1987. LSTM can greatly improve the hydrological simulation and forecast effect in the areas lacking precipi-tation data. Keywords Long Short-Term Memory (LSTM), Flood Forecast 长短期记忆模型在小流域洪水预报上的应用研究郭炅1，张艳军1*，王俊勃1，袁正颖2，吴金津1，董文逊1，王素描1 1武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室，湖北武汉 2长江水利委员会水文局，湖北武汉收稿日期：2019年2月2日；录用日期：2019年2月17日；发布日期：2019年2月25日摘要在山区小流域，降水资料稀缺，且难以反应其降水的空间异质性，使得仅依靠降水资料进行洪水预报十分困难。作者简介：郭炅(1993-)，男，湖北黄冈人，硕士研究生，主要从事水文水资源方面研究。 *通讯作者。

决策树算法研究及应用概要

决策树算法研究及应用? 王桂芹黄道华东理工大学实验十五楼206室摘要:信息论是数据挖掘技术的重要指导理论之一,是决策树算法实现的理论依据。决策树算法是一种逼近离散值目标函数的方法,其实质是在学习的基础上,得到分类规则。本文简要介绍了信息论的基本原理,重点阐述基于信息论的决策树算法,分析了它们目前主要的代表理论以及存在的问题,并用具体的事例来验证。关键词:决策树算法分类应用 Study and Application in Decision Tree Algorithm WANG Guiqin HUANG Dao College of Information Science and Engineering, East China University of Science and Technology Abstract:The information theory is one of the basic theories of Data Mining,and also is the theoretical foundation of the Decision Tree Algorithm.Decision Tree Algorithm is a method to approach the discrete-valued objective function.The essential of the method is to obtain a clas-sification rule on the basis of example-based learning.An example is used to sustain the theory. Keywords:Decision Tree; Algorithm; Classification; Application 1 引言决策树分类算法起源于概念学习系统CLS(Concept Learning System,然后发展到ID3

横山水库洪水预报方案技术报告讲解

横山水库洪水预报方案技术报告（江苏省水文水资源勘测局无锡分局盛龙寿） 1.基本情况 (1) 1.1流域概况 (1) 1.2工程概况 (1) 1.3水文站点 (2) 2.产流计算 (3) 2.1产流模型 (3) 2.2产流计算 (4) 3.汇流计算 (4) 3.1单位线率定 (4) 3.2汇流计算 (6) 4.方案精度 (7) 5.预报软件 (7) 5.1运行环境 (7) 5.2资料录入 (7) 5.3水库调洪 (8) 5.4输出成果 (9) 5.5调洪程序 (10) 附件：单位线率定图表 (11)

1.基本情况 1.1 流域概况自然地理：横山水库位于江苏省宜兴市，是厔溪河水系的拦蓄工程。水库集水面积154.8km2，上游山高岭陡，南部主要为太华山区，最高海拔500m以上，地势由南向北减缓，平均高程300m以上，流域内有100多条纵横交错的涧水由南向北呈扇形汇合而下，主要来水有两处：一是来自宜兴的太华山、襄王岭、分介岭、唐盘山等；二是来自溧阳的金牛岭、同官岭、松岭等。两处水源约占横山水库总来水的60%和40%。流域干流全长13km，河道坡降6.58‰，水库周围为建德群火山岩、茅山群灰白、紫红、黄色砂岩，石质坚硬，渗水性小。流域内植被达98％以上，山上生长成片竹林及各种用材林，浓郁成荫。山地占80％，可耕地约占10％。流域气象：平均年降雨量为1310mm，平均雨日135.6日，平均年水面蒸发约870mm，平均相对湿度为80.1%，平均风速3.0m/s，年平均气温15.7℃左右，属湿润的亚热带季风气候区。全年降水的50～60％集中于6～9月份，6、7月份冷暖气团在上空遭遇，常产生锋面低压和静止锋，形成连续阴雨的梅雨天气，7至9月多受热带风暴影响，易形成来势迅猛的特大暴雨。 1.2 工程概况横山水库是无锡地区唯一的一座大（Ⅱ）型水库，也是江苏省六大水库之一。水库于1958年动工兴建，1969年9月基本竣工。经省水利厅、太湖局立项批复，横山水库除险加固工程于2001年10月开工建设，总投资9938万元，按100年一遇设计，2000年一遇校核。水库原设计以防洪、灌溉为主，兼顾水力发电、水产养殖等综合经营，现发展为防洪、供水为主，结合发电、水产养殖。横山水库总库容1.12亿m3，2000年一遇校核洪水位40.36 m(镇江吴淞基

基于分布式水文模型的中小河流洪水预报技术探讨

基于分布式水文模型的中小河流洪水预报技术探讨发表时间：2019-12-24T10:16:57.930Z 来源：《工程管理前沿》2019年第22期作者：张勇强[导读] 通常位于山丘地区的中小河流具有预见期短、分布范围广、突发性强以及洪水汇流时间短等特点摘要：通常位于山丘地区的中小河流具有预见期短、分布范围广、突发性强以及洪水汇流时间短等特点，所以，信息的及时预报与预警就是预报中小河流洪水的首要任务。在实时预警过程中，可通过自动预报实现，这样不仅能减少人员及财产损失，还能对地质灾害的发生概率进行最大程度降低。基于此，本文主要阐述了中小河流洪水预报中分布式水文模型构建条件，关键词：分布式水文模型；中小河流；洪水预报前言：我国地质地貌南北差异较大，地处季风区，所以，受气候因素与人类活动的影响，近年来频繁发生山区洪水灾害，不仅逐年增多了伤亡人数，还造成了严重的财产损失。中小河流洪水自然灾害在此背景下，已经成为对我国山区人民经济持续发展与社会快速发展制约的主要因素。本文围绕我国山区洪水地域地质概况及实际特征等进行了深入分析与探讨，为了实现准确预报与监测区域中小河流洪水，建立了科学的数据模型，以供参考。 1构建中小河流洪水预报中分布式水文模型的条件 1.1对需要的数据资料进行科学的收集在对分布式水文模型进行构建过程中，有效的收集DEM数字高程模型数据、地形坡度、当地地形地貌、中小河流流域面积、土地综合利用情况以及土壤类型等数据资料就是最为核心的工作环节。 1.2应有效分析相关情况应有效分析中小河流水位、水位流量关系、大断面资料以及当地降雨量等情况，为了对当地中小河流断面情况进行更好的了解，通过实地调研与数据分析，根据河道行洪能力，对河道防洪技术标准进行科学合理的制定。在分析与收集资料的前提下，应进一步分析降雨日资料与洪水日资料，通过数据总结对比，形成科学的产汇流特征参数及流域降雨径流关系。 1.3应对流域洪水汇流时间进行确定构建中小河流洪水预报分布式水文模型的前提条件就是准确的汇流时间。因为目前较为缺乏水情遥测站的长系列历史水文数据资料，所以，在对中小河流汇流时间进行确定过程中，需要根据暴雨洪水与汇流速度公式响应关系的地区规律进行分析计算，详细的计算公式如下： T=0.278 式中：Qm--设计洪峰流量，该值在中小河流水预报预警中，可定为警戒流量或洪水预警特征值，可由流量关系线和断面水位查算而得，m3/s；m为汇流参数，在各地《水文手册》中，通过运用其中的经验公式计算可得；J--小河流主河道比降，可通过对谷歌地图或高比例尺地形图查算得到；L--小河流主河道长度。 1.4需要选择适当的分析方法分析方法要适用于中小河流洪水预报模型，所以需要科学的进行选择。根据中小河流实际特点，采用临界雨量预警方式，对汇流时间在1小时以下的流域进行了数据分析。另外，对分布式的临界雨量预警模型进行了科学构建，临界量采用降雨量指标和前期影响雨量的两大因素，并采用土壤饱和度表示结果。临界雨量在模型构建中，主要通过分析确定的时段包括6小时、3小时、1小时以及30分钟。除此之外，若建有水库，那么在分析中小河流洪水预报过程中，采用分布式模型进行，并对水库调蓄影响因素进行综合考虑。通过对水库出库与入库流量预报节点进行增加，进而对水库入库洪水预报模块和调度模块进行构建。 2中小河流洪水预报中分布式水文模型构建 2.1数字流域可采用DEM技术自动生成，对中小河流径流应用现有概念性集总模型进行推算的方式要应用在每个子流域中，然后在汇流演算时，采用地貌单位线法，最终对中小河流的断面流量进行计算并得出结果。松散性耦合模型就是这一分布式水文模型的别称。 2.2测算地形空间变化信息过程中，应用DEM技术，结合地形指数信息，可以模拟当地水文环境的特性。在此前提下，对中小河流断面流量的计算，可利用统计学方法来实现。 2.3在合理划分中小河流流域的网格单元过程中，通过DEM技术，可运用数值分析方法，对邻网格单元的时空关系进行构建。采用分布式水文模型在此过程中，能实现对中小河流流域的洪水预报，在此过程中，子流域单元和汇流拓扑关系流向及水系等在内的数字流域应采用高精度数字高程模型DEN自动生成，并采用蓄满产流和超渗产流模型在每个流域中，推求对中小河流的径流。另外，也可进行汇流演算，通过马斯京根及等流时线进行，最后，对中小河流每个子流或网格出口断面的洪水预报数据进行科学的得出。 3基于分布式水文模型的中小河流洪水预报本文的研究对象主要以汉江河流域为主，基于分布式水文模型TOPKAPI，充分收集了此流域内降雨、水文气象、河流流量、土地利用情况及植被类型、数字高程、土壤及相关地理信息等数据资料。此次分析数据资料的收集，从全国数字高程数据库中，采用1：25万比例，提取相关数据资料；由原始比例尺寸为1：5百万及通过FAO —UNESCO的数字地图提供土壤数据资料。1km的网格为该模型分析数据测量精度，按照USGS标准进行模型分析数据指标分类，将水文模型中的土地类型共分为24种。并采用MapWindow地理信息系统软件在此基础上，科学提取了流域一千米尺度上的FAO土壤分类、USGS土地利用分类资料以及数字高程，最终通过科学模拟，充分利用DEM模型，对中小河流流域水系进行了自动生成。在计算该中小河流洪水预报情况时，基于分布式水文模型，结合本流域近10年水情遥测站的相关数据资料和汛期4至10月的数据资料，利用模型TOPKAPI对该水域近两年的汛期数据资料进行了科学的验证，采用加权平均法计算了网格内的实际降雨量，网格时间和长度分别是一小时和500米。流域面积与汇流历时关系详情如表1所示。河流域实际汇流时间 4-6 4 2.0-3.5 1.1-2.4 0.8 0.4 河流域实际流域面积 900-1250 500-900 200-500 100-200 50-100 50 表1 统计汉江流域面积与汇流历时关系计算结果（h,km2）

第五章河道洪水演算及实时洪水预报

第五章河道洪水演算及实时洪水预报河道洪水演算，是以河槽洪水波运动理论为基础，由河段上游断面的水位、流量过程预报下游断面的水位、流量过程。本文着重介绍马斯京根洪水演算方法以及简化的水力学方法。 5.1 马斯京根演算法马斯京根演算法是美国麦卡锡(G . T. McCarthy)于1938年在美国马斯京根河上使用的流量演算方法。经过几十年的应用和发展，已形成了许多不同的应用形式。下面介绍主要的演算形式。该法将河段水流圣维南方程组中的连续方程简化为水量平衡方程，把动力方程简化为马斯京根法的河槽蓄泄方程，对简化的方程组联解，得到演算方程。 5.1.1 基本原理该法的基本原理，就是根据入流和起始条件，通过逐时段求解河段的水量平衡方程和槽泄方程，计算出流过程。在无区间入流情况下，河段某一时段的水量平衡方程为 122121)(21 )(21W W t O O t I I -=?+-?+ (5-1) 式中：1I 、2I 分别为时段初、末的河段入流量；1O 、2O 分别为时段初、末的河段出流量；1W 、2W 分别为时段初、末的河段蓄量。河段蓄水量与泄流量关系的蓄泄方程，一般可概括为 )(O f W = (5-2) 式中：O 为河段任一流量O 对应的槽蓄量。根据建立蓄泄方程的方法不同，流量演算法可分为马斯京根法、特征河长发等。马斯京根法就是按照马斯京根蓄泄方程建立的流量演算方法。 5.1.2 马斯京根流量演算方程马斯京根蓄泄方程可写为 Q K O x xI K W '=-+=])1([ (5-3) 式中：K 为蓄量参数，也是稳定流情况下的河段传播时间；x 称为流量比重因子； Q '为示储流量。联立求解式(5-2)和(5-3)，得到马斯京根流量演算公式为

GIS洪水淹没模型建立

GIS洪水淹没模拟及灾害评估中的应用导读：洪水灾害是最频发的自然灾害，严重影响国民经济发展危害人民生命财产安全，破坏生态环境。近几年来，将GIS技术与RS技术相结合，根据数字高程模型DEM提供的三维数据和遥感影象数据来预测、模拟显示洪水淹没场景，并进行洪水灾害评估，已成为GIS在洪水方面主要研究领域。 1.前言洪水灾害是最频发的自然灾害，严重影响国民经济发展危害人民生命财产安全，破坏生态环境。随着现代经济的高速发展和水利工程的增加，洪水灾害对人类的危害仍在加重。因此，快速、准确、科学地模拟、预测洪水淹没范围，对防洪减灾具有重要意义。特别是对于一些重点防洪城市和行蓄洪区，如果能够预先获知洪水的淹没范围和水深的分布情况，对于预先转移受灾区的生命财产，减少损失具有非常重要的价值，而且对于洪水造成的灾害损失进行评估也是非常有用的。近几年来，将GIS技术与RS技术相结合，根据数字高程模型DEM提供的三维数据和遥感影象数据来预测、模拟显示洪水淹没场景，并进行洪水灾害评估，已成为GIS在洪水方面主要研究领域。本研究以数字高程模型DEM和RS影象为基础，运用GIS的空间分析功能，研究试验区洪水河流域的洪水淹没情况。 2.研究区域及数据简介 2.1 研究区域地理概括红水河是珠江流域西江水系的中上游河段，发源于云南省沾益县马雄山，流经滇、黔、桂三省（区），上游主流称南盘江，流至庶香双江口与北盘江汇合后称红水河，到广西三江口与柳江相汇合后称黔江。红水河流域位于东经102°20′-109°30′，北纬23°04′-26°50′之间，流域四周为群山环绕，整个地势自西北向东南倾斜，平均海拔高程1450m。本次实验重点研究范围为红水河流域中的整个龙滩流域及其六个子流域（甲板、平腊、八茂、蔗香、这洞、高车）。 2.2 实验数据本研究采用的基本数据分为空间数据和水文数据以及其他辅助数据。其中空间数据包括龙滩流域的DEM底图、modis遥感影象底图、省市县行政边界、城市分布图、站点分布图、河网、龙滩流域及其子流域分布图等。水文数据是各子流域水文站获取的降雨量数据，辅助数据是流域流经区域经济数据以及为实现真实三维场景所采集到的部分建筑物纹理数据。 3.研究的主要任务及思路通过利用研究区域的数字高程模型（DEM）和遥感影象数据对其进行三维场景仿真，再通过给定洪水水位高程值，认为在水位以下则是淹没区域，反之则不属于淹没范围，并对淹没过程进行模拟，通过人工方法确定连通区域来计算洪水淹没面积。同时结合研究区域土地利用类型数据、降雨量情况以及辅助经济数据进行加权叠置生成洪水灾害风险图，为防洪抗灾做决策。

洪水预报系统——金水

4.7洪水预报系统综合考虑招标书中的需求，我们推荐使用“中国洪水预报系统”作为本项目中的洪水预报软件。“中国洪水预报系统”是在财政部和国家防办的支持下，由水利部水利信息中心联合国内其他单位研制开发的洪水预报软件。系统结合我国的实际情况，基于统一的实时水情数据库、预报专用数据库和客户/服务器环境，采用规范、标准、先进的软硬件环境及模块化、开放性结构，建立常用预报模型和方法库，能方便地加入新的预报模型，快速地构造多种类的预报方案，具有人工试错和自动优选相耦合的模型率定系统，可用图形和表格方式干预任何过程的实时交互预报系统，提供通用的数据预处理模块和常用的实用模块，以及完整的预报系统管理功能。系统具有通用性强、功能全面、操作简便等特点，完全可以满足招标书中关于洪水预报软件的要求。 4.7.1洪水预报关键技术要建设方便实用，预报精度满足要求的洪水预报系统，我们认为需要解决以下关键技术： 1)预报模型库的建立预报模型是预报系统的核心，预报系统各模块均是围绕预报模型而开发，通用的洪水预报系统必具有通用的预报模型库，目前在实时洪水预报方面，比较实用的是确定性概念模型，按照模拟的对象不同可分为河道汇流模型、流域产流模型、流域汇流模型、经验模型等。预报模型库要解决以下问题：一是通用的预报模型库标准数据接口。模型所需数据包括输入数据、输出数据、模型参数、模型状态等，不同种类模型需要不同种类数据，能否设计提出一通用的标准数据接口是建立预报模型库的关键；二是预报模型库的管理，主要是预报模型的调用、运行，以及修改和删除等功能；三是用户可任意在预报模型库中增加所开发的模型，即预报模型库具有很强的扩展性。 2)预报方案的构建

决策树算法介绍(DOC)

3.1 分类与决策树概述 3.1.1 分类与预测分类是一种应用非常广泛的数据挖掘技术，应用的例子也很多。例如，根据信用卡支付历史记录，来判断具备哪些特征的用户往往具有良好的信用；根据某种病症的诊断记录，来分析哪些药物组合可以带来良好的治疗效果。这些过程的一个共同特点是：根据数据的某些属性，来估计一个特定属性的值。例如在信用分析案例中，根据用户的“年龄”、“性别”、“收入水平”、“职业”等属性的值，来估计该用户“信用度”属性的值应该取“好”还是“差”，在这个例子中，所研究的属性“信用度”是一个离散属性，它的取值是一个类别值，这种问题在数据挖掘中被称为分类。还有一种问题，例如根据股市交易的历史数据估计下一个交易日的大盘指数，这里所研究的属性“大盘指数”是一个连续属性，它的取值是一个实数。那么这种问题在数据挖掘中被称为预测。总之，当估计的属性值是离散值时，这就是分类；当估计的属性值是连续值时，这就是预测。 3.1.2 决策树的基本原理 1.构建决策树通过一个实际的例子，来了解一些与决策树有关的基本概念。表3-1是一个数据库表，记载着某银行的客户信用记录，属性包括“姓名”、“年龄”、“职业”、“月薪”、......、“信用等级”，每一行是一个客户样本，每一列是一个属性（字段）。这里把这个表记做数据集D。银行需要解决的问题是，根据数据集D，建立一个信用等级分析模型，并根据这个模型，产生一系列规则。当银行在未来的某个时刻收到某个客户的贷款申请时，依据这些规则，可以根据该客户的年龄、职业、月薪等属性，来预测其信用等级，以确定是否提供贷款给该用户。这里的信用等级分析模型，就可以是一棵决策树。在这个案例中，研究的重点是“信用等级”这个属性。给定一个信用等级未知的客户，要根据他/她的其他属性来估计“信用等级”的值是“优”、“良”还是“差”，也就是说，要把这客户划分到信用等级为“优”、“良”、“差”这3个类别的某一类别中去。这里把“信用等级”这个属性称为“类标号属性”。数据集D中“信用等级”属性的全部取值就构成了类别集合：Class={“优”，

岸堤水库洪水预报与调洪演算软件使用说明书_图文(精)

岸堤水库雨洪资源解析使用说明书二〇一五年六月一日作者:李文华电话:135******** 邮箱:fblwh150@https://www.360docs.net/doc/d01545203.html, 目录第一章概述 (3 第二章功能简介 (5 第一节功能特点 (5 第二节软件画面 (6 第三节运算功能 (7 第四节气象云图及气象雷达 (13 第三章数学模型 (14 第一节洪水模型 (14

1、瞬时单位线 (14 2、CAMMADIST函数语法 (15 3、CAMMADIST函数应用 (16 4、流域洪水错时叠加 (17 第二节洪水传播 (18 第三节泄量模型 (19 1、闸门出流 (19 2、推求水面线 (21 3、闸门泄量 (22 第四节调洪演算 (22 第五节控运方案 (23 第四章扩展性设计 (23 第五章调洪实例 (29 第六章课目攻关概况 (30 第七章使用说明书 (31 第一节洪水预报 (31 第二节调洪演算 (33 第三节其他计算 (33

附件课题研发小组成员名单....................................................................... 错误!未定义书签。第一章概述控制和预见洪水,让洪水变为一种资源,实现科学预见、动态管理、合理利用,是本课题的研究对象。科学控制洪水,真正能够对洪水运用自如,其首要问题是准确解析、及时预报,掌握洪水动态。但目前实际应用中,对水库防洪兴利控制运用,还仅限于依靠库水位的变化,结合下游河道的承受能力,试探性的调节洪水,这种洪水调整模式,具有较大的盲目性,理论方面的支撑相对不足。当前,各水库防汛主体单位,均制定了相应的《水库控制运用方案》。如岸堤水库防洪调度图(图1,但这些方案的编制和批复仅表现为粗线条和原则性的界定,是在进行大量假定的基础上进行编制的,应用中的可操作性相对欠缺,在实践中仅具有指导意义。 (图1 洪水调度控制方案的编制,偏离实际应用,存在的突出问题,主要表现在以下几个方面: 1、假定了降雨的空间分配是均匀的,即整个流域降雨分布是均等的。但实际降雨,特别是流域面积稍大的水库,降雨的空间分布几乎不可能是均等。 2、事先拟定了24小时降雨在1日内各时段上的雨量分配。但实际降雨在时段上的分配,是个随机的不确定因素。 3、控制运用方案的编制,起调水位为汛中限制水位,但实际降雨前的库水位,却几乎不可能恰巧是汛中限制水位。 4、所有闸门同开度启用,与实际控制运用也不相符。

洪水预报系统

一、洪水预报系统边界防汛抗旱综合数据库实时雨水情信息历史特征值信息水利工程特征参数防洪调度系统水利工程调度成果主要河段调度成果洪水预报系统软件平台洪水预报成果数据汇集平台预报成果共享洪水预报系统边界预报方案建设模型方法库建设天气雷达应用系统区域定量降水估算产品二、洪水预报系统流程分析不同工程运用方式模拟不同调度方案对比不同降雨模式预报模拟预报效益评估历史暴雨过程预报模拟数值降雨风险评估历史洪水对比分析多成果优选专家交互修正抗暴雨能力预测水资源预测水位、流量关系转换实时作业洪水预报计算土湿等状态变量整理提取历史数据等时段化、归档纠错、缺测插补预报数据处理综合计算分析洪水模拟预测预报计算防洪调度、会商、决策要素计算洪水预报业务流程图三、预报方案编制业务流程预报方案编制从业务内容上分为预报模型选择、预报方案编制和方案参数率定三个阶段，这三个阶段涵盖了预报方案的全部业务工作内容。预报方案构建子系统业务流程：

否是否是模型选择参数率定方案定制基础资料整理暴雨洪水特点分析预报模型选择是否适用？模型软件开发预报方案定义预报方案属性设置历史资料收集入库历史资料分析处理预报模型选择是否最优？保存最优参数预报方案编制业务流程图预报模型选择阶段的工作内容主要包括基础资料收集整理、暴雨洪水特点分析、预报模型选择（模型适应性分析）、模型软件开发和预报方案定制等。预报方案编制阶段的工作内容主要包括方案定义（预报方案的类型、输入、所使用的模型、预报方案的输出等）和方案属性设置（预报站码、时间步长、预热期、预见期等）。方案参数率定阶段的工作内容主要包括历史资料收集入库、历史资料分析处理、模型参数率定等。模型参数率定的方法分为人工试算和自动优选两种。在实际操作过程中两者需结合使用。四、预报模型和方法选择短期洪水预报有三种基本类型，一是河段洪水预报，二是流域降雨径流预报，三是以上两者的集合。河段洪水预报：根据河段上断面的水位或流量，推求下断面的水位或流量。降雨径流预报：根据流域上一场降雨，推求流域出口断面流量过程线，称为流域降水径流预报。

决策树算法的原理与应用

决策树算法的原理与应用发表时间：2019-02-18T17:17:08.530Z 来源：《科技新时代》2018年12期作者：曹逸知[导读] 在以后，分类问题也是伴随我们生活的主要问题之一，决策树算法也会在更多的领域发挥作用。江苏省宜兴中学江苏宜兴 214200 摘要：在机器学习与大数据飞速发展的21世纪，各种不同的算法成为了推动发展的基石.而作为十大经典算法之一的决策树算法是机器学习中十分重要的一种算法。本文对决策树算法的原理，发展历程以及在现实生活中的基本应用进行介绍，并突出说明了决策树算法所涉及的几种核心技术和几种具有代表性的算法模式。关键词：机器学习算法决策树 1.决策树算法介绍 1.1算法原理简介决策树模型是一种用于对数据集进行分类的树形结构。决策树类似于数据结构中的树型结构，主要是有节点和连接节点的边两种结构组成。节点又分为内部节点和叶节点。内部节点表示一个特征或属性, 叶节点表示一个类. 决策树(Decision Tree),又称为判定树, 是一种以树结构(包括二叉树和多叉树)形式表达的预测分析模型，决策树算法被评为十大经典机器学习算法之一[1]。 1.2 发展历程决策树方法产生于上世纪中旬，到了1975年由J Ross Quinlan提出了ID3算法，作为第一种分类算法模型，在很多数据集上有不错的表现。随着ID3算法的不断发展，1993年J Ross Quinlan提出C4.5算法，算法对于缺失值补充、树型结构剪枝等方面作了较大改进，使得算法能够更好的处理分类和回归问题。决策树算法的发展同时也离不开信息论研究的深入，香农提出的信息熵概念，为ID3算法的核心，信息增益奠定了基础。1984年，Breiman提出了分类回归树算法，使用Gini系数代替了信息熵，并且利用数据来对树模型不断进行优化[2]。2．决策树算法的核心 2.1数据增益香农在信息论方面的研究，提出了以信息熵来表示事情的不确定性。在数据均匀分布的情况下，熵越大代表事物的越不确定。在ID3算法中，使用信息熵作为判断依据，在建树的过程中，选定某个特征对数据集进行分类后，数据集分类前后信息熵的变化就叫作信息增益，如果使用多个特征对数据集分别进行分类时，信息增益可以衡量特征是否有利于算法对数据集进行分类，从而选择最优的分类方式建树。如果一个随机变量X的可以取值为Xi（i=1…n），那么对于变量X来说，它的熵就是

基于Web的水库洪水预报调度系统的关键技术_程春田

基于Web 的水库洪水预报调度系统的关键技术程春田,廖胜利,李　刚,李向阳 (大连理工大学水电与水信息研究所,辽宁省大连市116024) 摘要:在重大洪水预报、洪水调度决策过程中,如何有效地获取分布的遥远水库、水文站点的动态水雨情信息,让相关利益部门和防洪专家积极主动地参与决策过程中的模型分析计算和重要决策过程讨论,迅速形成正确结论,实现科学、高效的防洪调度决策,是Web 环境下水库洪水预报调度系统需要解决的重大关键技术问题。文中简要介绍了Web 应用环境下该系统的体系结构,重点阐述了支持多用户多方案的洪水预报模型、洪水调度模型抽象设计技术及数据库表设计方法,给出了多库联调交互方案生成设计的解决方案。上述思想已经体现在所开发的基于Web 的洪水预报调度系统中,在实际应用中取得了很好的效果。关键词:水库;洪水预报;洪水控制;洪水预报调度系统;Web 中图分类号:TV122;TV697.1 收稿日期:2006212208;修回日期:2007201225。辽宁省自然科学基金资助项目(20032114)。 0　引言近10多年来,随着以互联网为主的通信技术在水库防洪调度系统工程中广泛深入的应用,以互联网为主的通信方式已经和正在深刻改变传统的防汛调度方式,给流域防洪调度带来前所未有的挑战。面对全新的以宽带网络数字技术为特征的防汛系统工程网络,如何有效地组织和利用分散在各个防汛部门的计算和信息资源,支持跨流域、多部门、异地防汛会商与决策,建立科学、高效、智能化的流域洪水调度系统,是我国各级防汛部门和水库调度管理人员非常关心的问题。需要解决的突出问题是,在重大洪水预报、洪水调度决策过程中如何有效地获取分布在遥远地区的水库、水文站点的动态水雨情信息,让相关利益部门和防洪专家积极主动地参与决策过程中的模型分析计算和重要决策过程讨论,迅速形成正确的结论,实现科学、高效的防洪调度决策[122]。传统的客户/服务器(C/S )或者C/S +浏览器/服务器(B/S )的洪水预报系统,不支持分布式洪水调度计算,计算过程在洪水发生地局域网完成,计算结果通过网上发布供上级主管和相关部门查询[223]。采用上述方法,上级主管和其他部门不能主动进行洪水过程分析的详细计算,信息只能单向、被动地接受,缺乏主动分析,不能充分利用更多专家的经验、知识,难以做到有效的防汛会商决策。因此,研究和开发能更多地利用和反映新技术特点的洪水预报调度系统,是非常有意义的[4]。本文重点介绍分布式洪水预报调度系统的体系结构、支持多用户多方案的洪水预报模型的抽象设计、调度模型设计、库群洪水联合调度方案设计等关键技术,目的在于建立高效、可靠的群决策信息支持平台,为防汛系统会商提供重要的技术支持。 1　分布式洪水预报调度系统结构基于Web 的洪水预报系统主要包括遥测数据提取、水文模型参数率定、洪水预报、洪水调度、信息查询、数据维护等几大模块,其总体结构见图1 。图1　基于Web 的洪水预报调度系统总体结构该系统在实时库、预报库、历史库、系统库的支持下工作,Web 服务器由J SP ,Servlet 等生成动态交互式Web 页面,普通用户、授权用户、水文专家、管理员等通过交互式Web 页面向Web 服务器提交相关请求,Web 服务器接受浏览器端发送的请求,并将复杂的业务计算或数据库操作提交给业务逻辑层处理,最后将处理结果以图表或者文字的形式返 5 1第31卷　第2期 2007年4月20日 Vol.31　No.2 Apr.20,2007

决策树算法介绍

3.1分类与决策树概述 3.1.1分类与预测分类是一种应用非常广泛的数据挖掘技术，应用的例子也很多。例如，根据信用卡支付历史记录，来判断具备哪些特征的用户往往具有良好的信用；根据某种病症的诊断记录，来分析哪些药物组合可以带来良好的治疗效果。这些过程的一个共同特点是：根据数据的某些属性，来估计一个特定属性的值。例如在信用分析案例中，根据用户的“年龄”、“性别”、“收入水平”、“职业”等属性的值，来估计该用户“信用度”属性的值应该取“好”还是“差”，在这个例子中，所研究的属性“信用度”是E—个离散属性，它的取值是一个类别值，这种问题在数据挖掘中被称为分类。还有一种问题，例如根据股市交易的历史数据估计下一个交易日的大盘指数，这里所研究的属性“大盘指数”是一个连续属性，它的取值是一个实数。那么这种问题在数据挖掘中被称为预测。总之，当估计的属性值是离散值时，这就是分类；当估计的属性值是连续值时，这就是预测。 3.1.2决策树的基本原理 1. 构建决策树通过一个实际的例子，来了解一些与决策树有关的基本概念。表3-1是一个数据库表，记载着某银行的客户信用记录，属性包括“姓名”、“年龄”、“职业”、“月薪”、......、“信用等级”，每一行是一个客户样本，每一列是一个属性（字段）。这里把这个表记做数据集D。银行需要解决的问题是，根据数据集D,建立一个信用等级分析模型，并根据这个模型，产生一系列规则。当银行在未来的某个时刻收到某个客户的贷款申请时，依据这些规则，可以根据该客户的年龄、职业、月薪等属性，来预测其信用等级，以确定是否提供贷款给该用户。这里的信用等级分析模型，就可以是一棵决策树。在这个案例中，研究的重点是“信用等级”这个属性。给定一个信用等级未知的客户，要根据他/她的其他属性来估计“信用等级”的值是“优”、“良”还是 “差”，也就是说，要把这客户划分到信用等级为“优”、“良”、“差”这3 个类别的某一类别中去。这里把“信用等级”这个属性称为“类标号属性”。数据集D中“信用等级”属性的全部取值就构成了类别集合：Class={ “优”，

洪水预报知识

洪水预报来源：作者：发布日期：2011-04-07 洪水主要是指由暴雨引起江河水量迅猛增加及水位急剧上涨的自然现象，洪水特征一般用洪峰流量、洪峰水位和洪水过程线来描述。当流域发生暴雨时，在流域各处所形成的地面径流，都依其远近先后汇集于河道的出口断面处，当近处的地面径流到达该出口断面时，河水流量开始增加，水位相应上涨，这就是洪水起涨之时；随着流域远处的地表径流陆续流入河道，使流量和水位继续增涨，大部分高强度的地表径流汇集到出口断面时，河水流量增至最大值称为洪峰流量，其最高水位，称为洪峰水位。洪水流量由起涨到达洪峰流量以后逐渐下降，到暴雨停止以后的一定时间，河网中的水量均已流经出口断面时，河水流量及水位回落到接近于原来状态。即为洪水落尽之时。如在方格纸上以时间为横坐标，以江河的流量或水位为纵坐标，可以绘出洪水从起涨至峰顶到落尽的整个过程曲线，称为洪水过程线。一次降雨产生的径流量，称为一次洪水总量，可由一次洪水流量过程线与横坐标所包围的面积求得。一次洪水过程所经历的时间称为洪水总历时。根据洪水形成和运动的规律，利用过去和实时水文气象资料，对未来一定时间内的洪水情况的预测，称洪水预报。这是水文预报中最重要的内容。洪水预报包括河道洪水预报、流域洪水预报、水库洪水预报等。主要预报项目有最高洪峰水位（或流量）、洪峰出现时间。洪水涨落过程、洪水总量等。河道洪水预报，即预报沿防汛河段的各指定断面处的洪水位和洪水流量。天然河道中的洪水，以洪水波形态沿河道自上游向下游运动，各项洪水要素（洪水位、洪水流量等）先在河道上游断面出现，然后依次在下游各断面出现。因此，可利用河道中洪水波运动的规律，由上游断面的洪水位和洪水流量，来预报下游断面的洪水位和洪水流量。根据对洪水波运动的不同研究方法，可得出河道洪水预报的各种方法。常用的有相应水位（或相应流量）法和流量演算法。流域洪水预报是根据径流形成的基本原理，直接从实时降雨预报流域出口断面的洪水总量和洪水过程。前者称径流量预报（亦称产流预报），后者称径流过程预报（亦称汇流预报）。流域洪水预报的预见期比河段预报要长些。在一些地区，没有发布河段预报的条件（如一条河上没有上、下游水情站）或预见期太短时，为满足防洪要求，宜采用流域洪水预报的方法。流域洪水预报方法常用的有实用预报方案和流域水文模型。实用预报方案即用实测的雨洪资料建立起降雨径流经验相关图和由实测洪水过程线分析出来的经验单位过程线，对降水所形成的径流量及洪水过程进行预报。流域水文模型是从系统的角度来模拟降雨径流关系。以流域为系统，降雨过程作为系统的输入，经过系统的作用，流域出口流量过程作为系统的输出。因此，建立降雨径流模型，首先要建立模型的结构，并以数学方式表达，其次要用实测降雨径流资料来率定及调试模型参数。随着人们对流域上产、汇流过程认识的深入和计算机的发展，产生了大量的流域水文模型，较多的是用于水文预报方面，目前我国有代表性的是新安江模型（新安江模型是流域水文模型）。水库洪水预报主要包括入库洪水预报、水库最高水位和最大出库流量及其出现时间的预报。由于水库大小不同、条件各异，运用方式各有特点，因此水库洪水预报方法和要求也不尽相同。这里不一一叙述了。

决策树分类算法与应用

机器学习算法day04_决策树分类算法及应用课程大纲决策树分类算法原理决策树算法概述决策树算法思想决策树构造算法要点决策树分类算法案例案例需求 Python实现决策树的持久化保存课程目标： 1、理解决策树算法的核心思想 2、理解决策树算法的代码实现 3、掌握决策树算法的应用步骤：数据处理、建模、运算和结果判定

1. 决策树分类算法原理 1.1 概述决策树（decision tree）——是一种被广泛使用的分类算法。相比贝叶斯算法，决策树的优势在于构造过程不需要任何领域知识或参数设置在实际应用中，对于探测式的知识发现，决策树更加适用 1.2 算法思想通俗来说，决策树分类的思想类似于找对象。现想象一个女孩的母亲要给这个女孩介绍男朋友，于是有了下面的对话：女儿：多大年纪了？母亲：26。女儿：长的帅不帅？母亲：挺帅的。女儿：收入高不？母亲：不算很高，中等情况。女儿：是公务员不？母亲：是，在税务局上班呢。女儿：那好，我去见见。这个女孩的决策过程就是典型的分类树决策。实质：通过年龄、长相、收入和是否公务员对将男人分为两个类别：见和不见假设这个女孩对男人的要求是：30岁以下、长相中等以上并且是高收入者或中等以上收入的公务员，那么这个可以用下图表示女孩的决策逻辑

上图完整表达了这个女孩决定是否见一个约会对象的策略，其中： ◆绿色节点表示判断条件 ◆橙色节点表示决策结果 ◆箭头表示在一个判断条件在不同情况下的决策路径图中红色箭头表示了上面例子中女孩的决策过程。这幅图基本可以算是一颗决策树，说它“基本可以算”是因为图中的判定条件没有量化，如收入高中低等等，还不能算是严格意义上的决策树，如果将所有条件量化，则就变成真正的决策树了。决策树分类算法的关键就是根据“先验数据”构造一棵最佳的决策树，用以预测未知数据的类别决策树：是一个树结构（可以是二叉树或非二叉树）。其每个非叶节点表示一个特征属性上的测试，每个分支代表这个特征属性在某个值域上的输出，而每个叶节点存放一个类别。使用决策树进行决策的过程就是从根节点开始，测试待分类项中相应的特征属性，并按照其值选择输出分支，直到到达叶子节点，将叶子节点存放的类别作为决策结果。