基于模糊聚类算法的洪水预报研究

考虑降雨时空分布、降雨平均强度和土壤初始含水量对洪水过程的影响,将这些影响因子分为数值特征影响因子和属性特征影响因子,运用模糊C均值算法对历史洪水样本模糊聚类,然后根据不同的类建立不同的洪水预报模型。实例验证表明,该方法可以有效提高洪水预报的精度。