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摘要:
贝叶斯模型加权平均(BMA)方法是通过综合几个模型预报值的后验分布来推断预报量的更可靠概率分布分析工具。它不仅能提供一个综合的预报值,还能提供一个综合的预报区间。本文采用3个水文模型,统一用SCE-UA算法率定参数,得到3组不同的预报值用于BMA方法的综合,着重分析比较BMA和单个模型的预报不确定性区间,来检验贝叶斯模型加权平均方法是否能提高预报的可靠性。结果表明,BMA方法不仅能提高预报精度,还能推求出性质更为优良的预报区间,提高预报的可靠性。
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文献信息
篇名 基于贝叶斯模型加权平均方法的水文模型不确定性分析
来源期刊 水利学报 学科 地球科学
关键词 水文模型不确定性 贝叶斯模型加权平均(BMA) 预报区间
年,卷(期) 2011,(9) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 1065-1074
页数 10页 分类号 P333
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 董磊华 10 282 6.0 10.0
2 熊立华 86 2435 28.0 48.0
3 万民 12 206 8.0 12.0
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研究主题发展历程
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水文模型不确定性
贝叶斯模型加权平均(BMA)
预报区间
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期刊影响力
水利学报
月刊
0559-9350
11-1882/TV
大16开
北京复兴路甲一号中国水利水电科学研究院A座1156室
1956
chi
出版文献量(篇)
4656
总下载数(次)
11
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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