BMA方法在黄河龙门站含沙量过程预报中的应用研究

• 作者: 常文娟 曹炎煦 梁忠民 许珂艳 霍世清 黄清烜
• 来源期刊: 水利水电技术
• 学科: 地球科学
• 关键词: 贝叶斯模型 含沙量过程预报 概率预报 正态分位数转换
• 年，卷（期）: 2013,（6）
• 所属期刊栏目: 水文水资源
• 页码范围: 14-16
• 页数: 3页
• 分类号: P338.5
• 字数: 1864字
• 语种: 中文

摘要

以黄河流域吴堡站到龙门站为研究区域,建立龙门站含沙量过程的线性动态和BP神经网络两种统计模型,并结合BMA方法给出两种模型的综合预报结果.结果表明,在线性动态模型和BP神经网络模型的基础上,采用BMA方法进行含沙量预报模型的合成预报不仅可以提高预报精度,而且可以提供概率预报值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	梁忠民	河海大学水文水资源学院	140	1250	19.0	30.0
2	黄清烜	河海大学水文水资源学院	2	8	1.0	2.0
3	曹炎煦	河海大学水文水资源学院	2	8	1.0	2.0
4	常文娟	河海大学水文水资源学院	12	94	5.0	9.0
5	霍世清		1	0	0.0	0.0
6	许珂艳		2	25	1.0	2.0