投影寻踪预报模型研究：逐步回归与遗传算法的结合应用

"基于逐步回归的投影寻踪预报模型研究，李琪，河海大学水文水资源学院，通过结合传统水文预报方法与新兴的投影寻踪技术，建立了一种新的预报模型，应用于长江宜昌站的水文预报，显示了良好的预测效果。" 本文主要探讨了一种将传统水文预报方法与新兴技术融合的创新建模方式，即基于逐步回归的投影寻踪预报模型。作者李琪来自河海大学水文水资源学院，研究重点在于提高中长期水文预报的准确性和实用性。 首先，中长期水文预报对于防汛抗旱决策、水资源管理和调度至关重要，因此一直是科研关注的焦点。传统的预报方法如逐步回归和多元线性回归已被广泛使用，但随着技术的发展，新兴预报技术如灰色系统分析、人工神经网络、小波分析、投影寻踪技术及模糊分析等也逐渐被引入。 在本文中，作者采用了单相关系数法作为初步筛选预报因子的工具，通过计算预报因子与预报对象之间的相关性，选取相关性较高的因子。单相关系数公式为(r = (nΣxy - ΣxΣy) / sqrt[(nΣx^2 - (Σx)^2)(nΣy^2 - (Σy)^2)])，其中r表示线性相关系数，x和y分别代表预报因子和预报对象的观测值。设定显著性水平α=0.1，相关系数阈值r>0.2960，筛选出显著相关的因子。 接着，利用逐步回归方法进一步优化因子组合，该方法考虑了因子间的相互影响和独立性，去除对预报对象影响不显著的因子，以提高预报精度。逐步回归允许模型在每一步中增加或删除一个变量，依据统计显著性来决定变量的保留与否。 最后，文章引入了基于遗传算法的投影寻踪预测技术，这是一种数据降维和模式识别的技术，可以处理非线性问题并发现隐藏的模式。通过遗传算法优化，投影寻踪模型能更好地适应复杂的数据结构，从而提供更精确的预报结果。 研究使用长江宜昌站的一月流量资料和逐月气候资料进行模型验证，模型的预报精度保持在20%以内，证明了该模型的有效性和实用性。这种结合多种方法的预报模型为水文预报领域提供了新的思路，有助于提升预报的准确性和可靠性，对于水资源管理具有重要的理论与实践意义。