基于BP典型相关分析和多变量SOM聚类的区划算法研究

来源：南京信息工程大学学报·自然科学版杂志2025年第3期北京时间：

作者：吴香华，金芯如，黎亚少，任苗苗，王巍巍

单位：吴香华,南京信息工程大学 数学与统计学院, 南京, 210044;南京信息工程大学 江苏省应用数学中心, 南京, 210044;南京信息工程大学 江苏省系统建模与数据分析国际合作联合实验室, 南京, 210044,金芯如,南京信息工程大学 数学与统计学院, 南京, 210044,黎亚少,南京信息工程大学 数学与统计学院, 南京, 210044,任苗苗,南京信息工程大学 数学与统计学院, 南京, 210044,王巍巍,南京信息工程大学 大气科学与环境气象国家级实验教学示范中心, 南京, 210044

摘要：针对目前气候区划变量较少、信息利用不充分、较少考虑气候变化影响等问题,基于机器学习和现代统计方法,提出一种数据驱动的区划算法.首先,基于Mann-Kendall检验和滑动t检验计算主变量的突变点,把研究时期进行分段;然后,基于BP典型相关选取协变量,并建立多变量SOM聚类算法,实现不同阶段的气候区划;最后,结合气候区概况来分析区划结果的实际意义,以及气候变化对气候区划的影响.实验结果表明:所提的区划算法有别于主变量的等值线分区以及人为确定阈值,而是根据SOM聚类,由数据驱动来确定区域个数以及分区,数据利用率高,区划过程更加客观合理;无需在区划过程中考虑气候背景,而是在算法过程中包含多层协变量和气候变化的影响,能够有效提高区划效率和可靠性.

关键词：区划;Mann-Kendall检验;BP典型相关分析;多变量SOM聚类

基金资助：国家自然科学基金(42075068,4197 5176,41975087);国家重点研发计划重点专项(2018YFC1507905);2024江苏应用数学(南京信息工程大学)中心开放课题