《表2 主成分分析结果：滁州市汛期雨量多尺度时间变化特征及其GA-BP模型预测》

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《滁州市汛期雨量多尺度时间变化特征及其GA-BP模型预测》

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若直接利用上述初选出的26个因子作为模型输入变量，会使得模型运算量偏大，且26个因子之间也存在信息重叠的问题。如海温类指数第15项的10月和5月值与次年汛期降水量相关系数分别为0.34和0.33，通过显著性检验（表1），但二者同时作为预测模型输入变量显然会信息重叠。鉴于此，本文对上述26个初选因子进行主成分分析，选择累计贡献率超过90%的前13个主成分作为预测模型的输入变量（表2），这样做虽然有接近10%的信息损失，但模型输入变量大大减少且相互间没有重叠信息。