共 14 条
贝叶斯概率洪水预报模型及其比较应用研究
被引：32
作者：
刘章君
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郭生练
[1
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李天元
[2
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洪兴骏
[1
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机构：
[1] 武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室,水资源安全保障湖北省协同创新中心
[2] 长江勘测规划设计研究有限责任公司
来源：
关键词：
贝叶斯理论;
概率预报;
先验密度;
似然函数;
线性-正态假设;
Copula函数;
D O I：
10.13243/j.cnki.slxb.2014.09.002
中图分类号：
TV122 [洪水];
P338 [水文预报];
学科分类号：
摘要：
贝叶斯概率预报系统(BFS)为开发各种概率水文预报模型提供了方法性的框架,选择合理的先验密度和似然函数是其关键问题。利用Copula函数推导了流量先验分布及似然函数的解析表达式,通过数值方法求解后验分布,构建了Copula-BFS模型。以三峡水库汛期入库流量概率预报为例,对所提Copula-BFS模型进行检验,并与水文不确定性处理器(HUP)和基于BP神经网络的贝叶斯洪水概率预报模型(BP-BFS)进行比较。结果表明:Copula-BFS模型后验均值预报可以提高预报精度且略优于现有的模型,具有性质更加优良的预报置信区间。本文所提Copula-BFS模型不需要进行线性-正态假设,适用范围更广,应用更加灵活,为洪水概率预报研究提供一条新途径。
引用
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