【技术实现步骤摘要】
本申请涉及水文站网，尤其是涉及一种基于信息熵优化水文站网的方法、系统、装置及存储介质。
技术介绍
1、水文站网是获取区域尤其是地形复杂的中小流域暴雨、水文特性的重要途径，其能够提供多种环境数据，为水文项目、学科研究提供基础数据。水文站网提供的环境数据精度直接影响水文项目结果与科学研究成果，而水文站网的合理布设可以充分捕获降雨强度、洪水情势变化的时空差异性，保证水文模拟精度，降低流域水文模拟的不确定性。
2、为了提高水文站网监测所得的环境数据的精度，需要不断优化现有的水文站网，而水文站网优化的主要任务是确定站点的最优数量和最佳位置及合理的空间布局。在满足一定的精度要求的约束条件下，布置尽可能少的站点并且使其组成的站网获取的环境数据信息量最大化。
3、当前，常采用《水文站网规划技术导则》作为优化水文站网的标准，但该导则在优化水文站网的拓扑关系时对降雨空间分布特征考虑有限，不能有效节约水文站网建设资源。同时，当前也存在将信息熵方法应用于水文网站的优化过程中的优化方式，但所利用的信息熵优化站网方法多为删减水文站网，缺少对水文站网可容纳的信息量、信息冗余度等参数的考量，导致优化水文站网的效果达不到实际环境需求。
技术实现思路
1、为了解决优化水文站网的效果达不到实际环境需求的问题，本申请提供一种基于信息熵优化水文站网的方法、系统、装置及存储介质。
2、在本申请的第一方面，提供了一种基于信息熵优化水文站网的方法。该方法包括：
3、获取数据集，所述
4、根据所述环境数据计算所述多个站点的联合信息熵和所述多个站点中的每一个站点的边缘信息熵；
5、根据所述联合信息熵和所述边缘信息熵建立目标函数模型；
6、计算所述多个站点的相关系数；
7、根据所述目标函数模型和所述相关系数得到优化模型，依据所述优化模型删减或者增加站点。
8、通过采用上述技术方案，首先，本申请依据站点对应的环境数据，计算得到多个站点的联合信息熵和单个站点的边缘信息熵，再根据多个站点的联合信息熵和单个站点的边缘信息熵建立起目标函数模型，则通过目标函数模型，可以选择出信息量大且信息重叠量少的站点。同时，本申请还计算多个站点的相关系数，根据相关系数来判断站点间的关联程度。最后，以目标函数模型和相关系数作为优化模型的影响因子，在实际应用中，可以依据目标函数模型和相关系数来共同调整站点分布，即依据优化模型删减或者增加站点，使得站点更加符合实际的应用环境，从而达到提高优化水文站网的效果的目的。
9、在一种可能的实现方式中：所述根据所述联合信息熵和所述边缘信息熵建立目标函数模型，包括：
10、根据所述联合信息熵和所述边缘信息熵计算得到互信息；
11、根据所述边缘信息熵和所述互信息确定所述多个站点的排序得到站点序列；
12、根据所述站点序列建立目标函数模型。
13、在一种可能的实现方式中：所述根据所述边缘信息熵和所述互信息确定所述多个站点的排序得到站点序列的方法步骤如下：
14、步骤a：以边缘信息熵最大的站点作为第一个站点；
15、步骤b：选取与第一站点的互信息最小的站点作为第二站点；
16、步骤c：选取与第一站点和第二站点的互信息最小的站点作为第三站点；
17、…
18、步骤d：遍历所述数据集中包括的所有站点，直至将所述数据集中包括的所有站点完成排序为止；
19、步骤e：输出完成排序后的所有站点为站点序列。
20、通过采用上述技术方案，本申请依照站点的功能性由强至弱进行排序，且站点越靠前，站点所含的信息量越大并与其排序在前的站点的信息冗余度越小，以便于后续依照站点序列建立目标函数模型时，能够快速选择出信息量大且信息重叠量少的站点，从而为提高优化水文站网的效果提供数据支持。
21、在一种可能的实现方式中：通过如下计算公式计算得到所述多个站点的联合信息熵：
22、，
23、其中，h(x,y)任意两个站点的联合信息熵，x和y分别表示不同站点的环境数据，xi为环境数据x中的第i个取值，yj为环境数据y中的第j个取值，p（xi,yj）函数是指环境数据x取xi和环境数据y取yj的发生概率。
24、通过采用上述技术方案，联合信息熵表示站点间的环境数据的关联度，所以通过计算两两站点间的联合信息熵，可以得到所有的站点的环境数据的关联度，从而为计算得到互信息提供数据支持。
25、在一种可能的实现方式中：通过如下计算公式计算得到所述多个站点中的每一个站点的边缘信息熵：
26、，
27、其中，h(x)表示所述多个站点中的其中一个站点的边缘信息熵，k为任意正常数，n为该站点取值xi（i=1，2，…，n）时对应的发生概率为p1,p2,…,pn，b取不同值时边缘信息熵的量纲不同，当b=2时，边缘信息熵的量纲为bit，当b=e时，e为自然对数，边缘信息熵的量纲为nat，当b=10时，边缘信息熵的量纲为dit。
28、通过采用上述技术方案，边缘信息熵描述了站点对应的环境数据的离散程度和不确定性程度，其离散程度越高相应的不确定性越大，所以通过计算站点的边缘信息熵，可以得到单个站点所包含的信息量。
29、在一种可能的实现方式中：所述获取数据集之后，所述方法还包括：
30、采用等概率法和/或等间距法对所述环境数据进行离散化处理。
31、通过采用上述技术方案，本申请提供等概率法和等间距法来对环境数据进行离散化处理，从而在实际使用时，可以根据需要选择任意一种或者两种来对环境数据进行离散化处理，提高了本申请的优化方法的应用范围。
32、在一种可能的实现方式中：通过如下计算公式计算得到所述多个站点的相关系数：
33、，
34、其中，x和y表示不同的站点的环境数据，σx为x的标准差，σy为y的标准差，cov函数为x和y的协方差函数。
35、在本申请的第二方面，提供了一种基于信息熵优化水文站网的系统。该系统包括：
36、数据获取模块，用于获取数据集，所述数据集中包括多个站点，所述多个站点中的每一个站点均具有对应的环境数据；
37、第一计算模块，用于根据所述环境数据计算所述多个站点的联合信息熵和所述多个站点中的每一个站点的边缘信息熵；
38、数据建立模块，用于根据所述联合信息熵和所述边缘信息熵建立目标函数模型；
39、第二计算模块，用于计算所述多个站点的相关系数；
40、数据生成模块，用于根据所述目标函数模型和所述相关系数得到优化模型，依据所述优化模型删减或者增加站点。
41、在本申请的第三方面，提供了一种基于信息熵优化水文站网的装置。该装置包括：存储器和处理器，所本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于信息熵优化水文站网的方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于信息熵优化水文站网的方法，其特征在于，所述根据所述联合信息熵和所述边缘信息熵建立目标函数模型，包括：
3.根据权利要求2所述的基于信息熵优化水文站网的方法，其特征在于，所述根据所述边缘信息熵和所述互信息确定所述多个站点的排序得到站点序列的方法步骤如下：
4.根据权利要求1所述的基于信息熵优化水文站网的方法，其特征在于，通过如下计算公式计算得到所述多个站点的联合信息熵：
5.根据权利要求1所述的基于信息熵优化水文站网的方法，其特征在于，通过如下计算公式计算得到所述多个站点中的每一个站点的边缘信息熵：
6.根据权利要求1所述的基于信息熵优化水文站网的方法，其特征在于，所述获取数据集之后，所述方法还包括：
7.根据权利要求1所述的基于信息熵优化水文站网的方法，其特征在于，通过如下计算公式计算得到所述多个站点的相关系数：
8.一种基于信息熵优化水文站网的系统，其特征在于，包括：
9.一种基于信息熵优化水文站网
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于信息熵优化水文站网的方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于信息熵优化水文站网的方法，其特征在于，所述根据所述联合信息熵和所述边缘信息熵建立目标函数模型，包括：
3.根据权利要求2所述的基于信息熵优化水文站网的方法，其特征在于，所述根据所述边缘信息熵和所述互信息确定所述多个站点的排序得到站点序列的方法步骤如下：
4.根据权利要求1所述的基于信息熵优化水文站网的方法，其特征在于，通过如下计算公式计算得到所述多个站点的联合信息熵：
5.根据权利要求1所述的基于信息熵优化水文站网的方法，其特征在于，通过如下计算公式计算得到所述多个站点中的每一个站点的边缘信息熵...
【专利技术属性】
技术研发人员：邢云朋，盖光辉，潘飞，赵初林，张永胜，刘国栋，李佳杰，朱雨晨，
申请(专利权)人：基康仪器股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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