现代水文预报方法及应用：程序设计需注意定义动态数组及变量

9.4.3.1　程序流程框图

最佳阈值的计算是模糊聚类分析的关键，因此程序设计时包含了该内容。根据模糊聚类分析步骤，设计程序流程框图如图9.2所示。

9.4.3.2　程序代码

模糊聚类分析包括聚类分析主程序、最佳阈值计算程序、F 统计量子程序、数据标准化子程序、模糊相似矩阵形成子程序、截矩阵形成子程序、分类子程序等，采用VisualBasic6.0 实现，其程序代码如下：

（1）主程序。程序输入为原始资料数组B（M，N），及系列组数（序列长度）M、每组数据个数（因子数）N、最佳阈值λ；输出分类数CN、每类对应的元素个数NI（CN）、每类对应的序号Numb［CN，NI（CN）］。在执行主程序之前需要在BAS文件中定义以下动态数组及变量：

图9.2　模糊聚类分析程序流程图

（2）标准化子程序。采用式（9.18）进行标准化。输入原始数据数组X（M，N）及系列组数（序列长度）M、每组数据个数（因子数）N；输出标准化数据数组Y（M，N）及每个因子系列的最大值MaxData（M）。

（3）模糊相似矩阵形成子程序。采用最大最小法即式（9.22）计算形似矩阵。程序输入标准化序列B（M，N），输出模糊矩阵R（M，M）。

（4）截矩阵形成子程序。采用相似矩阵直接聚类法形成λ截矩阵。程序输入相似矩阵R（M，M），输出截矩阵RL（M，M）。

（5）分类子程序。程序输入截矩阵RL（M，M），输出分类数CN、每类对应的元素个数NI（CN）及对应的序号Numb［CN，NI（CN）］。程序代码如下：

（6）最佳阈值计算子程序。该子程序需要调用F 统计量计算子程序F_Compute。子程序输入原始资料数组B（M，N）、模糊矩阵R（M，N）、最大阈值LaMax、最小阈值LaMin、阈值计算步长DL，输出F 最大统计量MaxF 及其对应的阈值MaxFLMD。使用时需要先形成模糊矩阵，在进行聚类分析前可以用该程序计算理论最佳阈值。其程序代码如下：

（7）F 统计量计算子程序。程序输入每个元素的样本个数mc，元素个数（组数）nc，样本资料X（n，m）、分类数c、每类对应的元素个数NI（c）及每类对应的元素序号Numb［c，NI（c）］；输出统计量F 值。