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摘要:
水文序列受到多重不确定性因素的影响,直接关系到水文频率参数估计结果的精度及可靠性.本文将贝叶斯方法与适线法耦合起来,用于分析水文频率参数估计结果的不确定性,采用基于自适应采样算法的马尔科夫链蒙特卡洛方法(AM-MCMC)求解贝叶斯公式,以P-Ⅲ型分布为例,通过实测序列加以验证,从不确定性角度定量分析了序列长度和历史洪水信息对参数估计结果的影响.将贝叶斯方法估计结果与几种常用方法所得结果进行了对比,相比于传统的确定性方法,贝叶斯方法不仅能应用于P-Ⅲ型分布的参数估计而且可对结果进行不确定性分析,从而可进一步提高水文分析计算的可靠性.
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文献信息
篇名 基于贝叶斯理论的水文频率参数估计不确定性分析——以P-Ⅲ型分布为例
来源期刊 应用基础与工程科学学报 学科 地球科学
关键词 贝叶斯方法 参数估计 不确定性分析 马尔科夫蒙特卡洛 AM算法 P-Ⅲ型分布
年,卷(期) 2011,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 554-564
页数 分类号 P333.6
字数 7213字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1005-0930.2011.04.004
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 王振龙 40 295 10.0 14.0
5 王栋 南京大学水科学系 66 1002 18.0 30.0
6 尚晓三 5 31 3.0 5.0
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贝叶斯方法
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不确定性分析
马尔科夫蒙特卡洛
AM算法
P-Ⅲ型分布
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应用基础与工程科学学报
双月刊
1005-0930
11-3242/TB
16开
北京大学老地学楼110室
1993
chi
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