【摘 要】
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针对大坝渗流统计模型需要考虑较多的前期项,造成参选的因子数量较大,进而导致常规方法的建模误差较高的问题,研究引入Copula熵理论,利用Copula熵和偏互信息（partial mutual i
【机 构】
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河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,河海大学水资源高效利用与工程安全国家工程研究中心,中国电子科技集团公司第十五研究所
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针对大坝渗流统计模型需要考虑较多的前期项,造成参选的因子数量较大,进而导致常规方法的建模误差较高的问题,研究引入Copula熵理论,利用Copula熵和偏互信息（partial mutual information,PMI）相结合的方法,对输入因子的选取进行优化。针对Copula熵的求取,Copula函数采用Gumbel函数,分布采用柯西分布代替正态分布,并引入Hample准则来精确选取因子。将该方法在糯扎渡大坝渗流监测中进行应用,并与常规的因子选择方法进行对比分析,结果表明,采用基于Copula熵的因子
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