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1、JournalofWaterResourcesResearch水资源研究,2013,2,103-108doi:10.12677/jwrr.2013.22015PublishedOnlineApril2013(http://www.hanspub.org/journal/jwrr.html)CopulaEntropyandItsApplicationinHydrological*CorrelationAnalysis1,2#1LuChen,ShenglianGuo1StateKeyLaboratoryofWaterResourcesandHydropowerEngineeringScien
2、ce,WuhanUniversity,Wuhan2CollegeofHydropower&InformationEngineering,HuazhongUniversityofScience&Technology,Wuhan#Email:chl8505@126.comthththReceived:Feb.19,2013;revised:Feb.28,2013;accepted:Mar.17,2013Copyright©2013LuChen,ShenglianGuo.ThisisanopenaccessarticledistributedundertheCreativeCommonsAtt
3、ributionLicense,whichpermitsunrestricteduse,distribution,andreproductioninanymedium,providedtheoriginalworkisproperlycited.Abstract:Hydrologicaleventsareusuallycharacterizedbyseveralcorrelatedvariables.Thereisagreatneedtoestimatethecorrelationofhydrologicalvariables.Inthisstudy,thecurrenthydrolog
4、iccorrelationanalysismethodswerereviewed,thedisadvantagesofwhichwerealsodiscussed.Theconceptofcopulaentropywasintroducedtoestimatethedependences.Therelationshipbetweencopulaentropyandmutualinformationwasdiscussedandthecalculationproceduresofcopulaentropyweregiven.Finally,theproposedmethodwasusedf
5、orselectingtheinputsofartificialneuralnetworkforfloodforecasting.Thecomparativestudyre-sultsshowthattheproposedmethodperformsbetterthanconventionallinearregressionmethodandprovidesanewwayforhydrologicalcorrelationanalysis.Keywords:CopulaEntropy;HydrologicalVariables;CorrelationAnalysis;ANNModel*C
6、opula熵理论及其在水文相关性分析中的应用1,2#1陈璐，郭生练1武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室，武汉2华中科技大学水电与数字化工程学院，武汉#Email:chl8505@126.com收稿日期：2013年2月19日；修回日期：2013年2月28日；录用日期：2013年3月17日摘要：水文事件一般具有多个方面的特征属性，而各个特征属性之间普遍具有相关性，因此需要采用特定的方法对水文变量的相关性进行分析。本文综述了现有的相关性计算方法，指出了现有方法的不足和缺陷；引入Copula熵的概念，用以衡量复杂水文现象的相关结构，并给出Copula熵与互信息的关系和计算方法。最后，以神
7、经网络预报因子的选择为例，验证Copula熵的适用性。比较研究表明：基于Copula熵因子选择的BP神经网络预报结果最好，好于常用的线性相关系数法，为探讨水文相关性分析提供了一条新的途径。关键词：Copula熵；水文变量；相关分析；ANN模型*基金项目：国家自然科学基金(51079100，51190094)，武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室开放基金(2012B092)资助项目。#通讯作者。作者简介：陈璐(1985-)，女，
