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基于联合改进人工蜂群及K均值聚类算法的洪水分类研究

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引入一种基于改进人工蜂群算法的K均值聚类算法,利用人工蜂群算法优化K均值聚类算法的聚类中心,消除K均值聚类算法因初始聚类中心随机性造成的影响和陷入局部最优解的可能;以金沙江流域下游的寸滩站为研究对象进行洪水分类研究.结果表明,基于改进人工蜂群算法的K均值聚类算法得到的分类结果更加准确合理,并且通过判别分析,进一步说明该算法用于解决洪水分类实际问题的可行性及优越性.
Research on Flood Classification Based on Joint Improved Artificial Bee Colony and K Means Clustering Algorithms

尤烽骅、余玉聪、刘招、刘宇、李雯晴、杨舟

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长安大学 水利与环境学院,陕西 西安 710054

长安大学 旱区地下水文与生态效应教育部重点实验室,陕西 西安 710054

长安大学 水与发展研究院,陕西 西安 710054

人工蜂群算法 K均值聚类算法 洪水分类 金沙江流域

2021JLM-542019SF-237300102291507300102269201B08039

2021

10.19797/j.cnki.1000-0852.20200315

水文
水利部水文局 水利部水利信息中心

水文

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.742
ISSN：1000-0852
年,卷(期)：2021.41(4)
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