基于AM-MCMC算法的贝叶斯概率洪水预报模型

• 作者: 余美 崔海燕 芮孝芳 邢贞相
• 来源期刊: 水利学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 贝叶斯预报系统 自适应 MCMC 概率预报
• 年，卷（期）: 2007,（12）
• 页码范围: 1500-1506
• 页数: 7页
• 分类号: P338
• 字数: 4671字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0559-9350.2007.12.014

摘要

本文在贝叶斯预报系统的框架下,利用BP网络能描述非线性映射的特性建立了基于BP网络的先验密度和似然函数的模型,并采用基于自适应采样算法(Adaptive Metropolis algorithm,简称AM)的马尔可夫链蒙特卡罗模拟方法(Markov Chain Monte Carlo,简称MCMC)求解流量的后验密度,最后给出流量的概率预报.实例表明,基于AMMCMC的BP贝叶斯概率水文预报的精度高,且能给出预报的方差,使得防洪决策可以考虑预报的不确定性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	芮孝芳	河海大学水文水资源学院	92	2301	29.0	45.0
2	邢贞相	东北农业大学水利与建筑学院	53	278	8.0	14.0
3	崔海燕	东北农业大学水利与建筑学院	4	82	4.0	4.0
4	余美	河海大学水文水资源学院	3	106	3.0	3.0