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本文在Blasone研究工作的基础上,进一步提出了基于马尔科夫链-蒙特卡洛算法的改进通用似然不确定性估计方法(Markov Chain_Monte Carlo based Modified Generalized Likelihood Uncertainty Estimation,MMGLUE)。该方法结合近年来被广泛用于推求参数后验分布的MCMC方法,对基于Monte Carlo随机取样方法的传统GLUE方法进行改进,并以预测区间性质最优为标准,对可行参数组阈值进行判断与选择,提出了衡量预测区间对称性的标准,并就预测区间性质与可行参数组个数的相关关系进行了探索。在汉江玉带河流域的实例研究证明,MMGLUE方法较传统的GLUE方法能够推求出性质更为优良的预测区间,从而更真实合理地反映水文模型的不确定性。  相似文献
2.
改进的GLUE方法在水文模型不确定性研究中的应用   总被引:2,自引:0,他引:2  
将近年来广泛应用于推求参数后验分布的MCMC方法,对基于蒙特卡洛随机取样方法的传统的GLUE方法进行了改进。采用两参数月水量平衡模型对改进的GLUE方法进行验证,结果表明:改进的GLUE方法可以有效地提高预测区间的置信度,并且推导的后验分布与实际情况更为吻合。  相似文献
3.
近年来GLUE方法被广泛的应用于流域水文模型的不确定性研究工作中。但是,由于方法存在理论上的缺陷,近来国内外研究者对GLUE方法提出一些质疑,如:对模拟结果不加选择、采用主观判断确定可行参数组的阈值、推导得出的后验概率分布过于平坦等。本文在Blasone所做工作的基础之上,进一步提出了MMGLUE(MCMC based Modified GLUE)方法,该方法结合近年来被广泛用于推求参数后验分布的MCMC方法,对基于Monte Carlo随机取样方法传统的GLUE方法进行改进,并以预测区间性质最优为标准,对可行参数组阈值进行判断与选择,首次提出了衡量预测区间对称性的标准,并就预测区间性质与可行参数组个数的相关关系进行了探索。在汉江玉带河流域的实例研究证明,MMGLUE方法较传统的GLUE方法能够推求出性质更为优良的预测区间,从而更真实合理地反映水文模型的不确定性。  相似文献
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