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题名贝叶斯概率洪水预报模型及其比较应用研究
被引量:34
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作者
刘章君
郭生练
李天元
洪兴骏
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机构
武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室
长江勘测规划设计研究有限责任公司
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出处
《水利学报》
EI
CSCD
北大核心
2014年第9期1019-1028,共10页
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基金
国家自然科学基金资助项目(51190094
51079100)
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文摘
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。
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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
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Keywords
Bayesian theory
probabilistic forecasting
prior density
likelihood function
linear-normal hypothesis
Copula function
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分类号
TV124
[水利工程—水文学及水资源]
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