基于贝叶斯公式的区域干旱综合评价

为准确评价区域干旱,进而为防旱抗旱提供科学依据,针对区域干旱综合评价中存在的不确定性因素,提出了基于贝叶斯公式的区域干旱随机评价方法.该方法通过贝叶斯框架计算各评价指标属于某个干旱等级的概率,并确定单个干旱指标的评价结果,最终得到区域干旱等级.以徐州地区干旱评价为示例,将该方法评价结果与模糊综合评价结果进行对比,结果表明,该法计算简便,评价结果合理,且精度较好.     

基于粗糙集-贝叶斯网络的流域水质评价方法

针对现实流域水质评价中存在不完整和不确定信息这一问题,基于智能互补思想,提出了粗糙集-贝叶斯网络的流域水质评价方法。使用粗糙集理论提取影响流域水质状态的主要因子,得到最小属性约简集以降低建模复杂度;然后构造贝叶斯网络并进行模型训练,获得其网络结构和条件概率表,实现流域水质的概率决策推理;最后对嘉陵江流域重庆段的3个水质监测断面进行实例分析,验证该方法的有效性和准确性。结果表明：该方法可以正确进行流域水质评价推理,相比于其他方法（贝叶斯网络、灰色-贝叶斯网络、粗糙集-朴素贝叶斯）,其具有最高的准确率（>0.97）、精确率（>0.86）、召回率（>0.86）和F1值（>0.86）,为流域水环境管理提供了有效的技术支持。     

基于多元隶属度的区域水土流失评价模型研究

区域水土流失评价对于水土流失治理的宏观决策、规划具有十分重要意义,基于此提出了一种基于多元隶属度的区域水土流失定性评价方法.该方法通过选取水土流失影响因子的区域特征指标,以径流场观测小区所获得数据为样本,采用模糊数学方法构建水土流失强度与其影响因子之间的多元隶属函数并依据隶属度划分水土流失强度等级分类,然后应用GIS等技术工具提取评价单元的评价指标参数,由构造的多元隶属函数和水土流失强度等级分类确定其对应的强度等级.该模型以鄂东大别山作为研究区域进行模型验证并与"三要素"专家规则模型进行比较,结果表明,这种方法在划分水土流失强度上更准确、合理.     

基于朴素贝叶斯算法的流域降水预测方法

为了在降水成因尚不明确的情况下有效利用相关历史资料提高降水预报水平,提出了基于朴素贝叶斯算法的流域降水预测方法。以东江流域为例,通过构造不同降水数据特征集预测流域内降水情况,并与传统时间序列方法和BP神经网络方法进行预测准确率对比验证,结果表明,基于朴素贝叶斯算法的降水预测方法取得了比传统时间序列方法和BP神经网络方法更好的降水预测效果。     

基于贝叶斯网络的水力发电系统动态风险评估方法

水力发电系统的风险评估对水电站的安全运行有着重要意义。本文结合风险理论与贝叶斯网络,提出一种基于贝叶斯网络的水力发电系统动态风险评估方法。该方法使用专家经验与故障树建立贝叶斯网络结构,对风险事故原因及事故间的因果关系进行有效分析,利用模糊综合评价法计算风险的发生概率以及产生的经济后果、社会后果与环境后果,采用风险等级表与狄利克雷模型对系统进行静态风险分析与动态风险评估,并以7个主要部件为例,建立了水力发电系统的风险评估模型。最后,通过模拟的故障信号对模型进行实时的风险评估,证明了方法的有效性。     

基于水土流失率的健康长江评价初步研究

根据面上收集的长江流域8个代表性水土流失类型区水土流失和水土保持资料,初步分析水土流失率、水土流失治理率与土壤侵蚀模数的关系,以此来评价健康长江评价指标—水土流失率,对其健康标准进行分级,并对8个典型水土流失类型区和长江流域及重要支流、水源地健康状况进行了评价。基于典型区域水土流失详查资料,从水土资源、生态与环境、经济发展等方面构建基于水土流失率综合评价指标体系框架,并基于此框架量化各指标,对各层次指标权重进行赋值,对所选典型区域从水土流失治理角度进行了综合评价。     

蒙特卡罗法在边坡稳定性评价中的应用

介绍了蒙特卡罗法的基本原理及在边坡稳定性概率评价中的应用,给出了边坡的安全系数、可靠性指标和破坏概率。该方法可有效地将传统安全系数与概率分析相结合,使其互相补充,为建立边坡稳定性评价体系提供了一种更科学,更准确的方法。并编制了相应的程序,最后以清江流域上的某边坡为实例进行了计算,结果与实际相吻合。     

基于AHP-Delphi法的黄河山西段水土流失治理生态效益评价研究

针对黄河山西段水土流失问题,对山西采取的水土流失治理措施进行梳理。基于AHP法与Delphi法构建起包含三个评价层次、十二个指标层的水土流失治理生态效益综合评价体系,详细分析各指标含义及计算方法,并对该体系的一致性进行检验,计算各指标的权重,对无量纲化处理过后的各指标进行分值量化,结合评价等级标准,最终得出结论：治理后总体评分为81.61分,评价等级为Ⅳ级。说明山西多年来对省内水土流失问题的整治取得了良好效益,有效缓解了水土流失问题。     

贝叶斯概率洪水预报模型及其比较应用研究

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。     

贝叶斯概率水文预报研究进展与展望

水文预报不可避免地存在着输入、水文模型参数和结构等不确定性,导致预报结果也具有不确定性。因此,定量估计水文预报的不确定性,实现概率水文预报,不仅可得到比确定性预报更高的精度,而且还能为决策者提供更丰富的预报信息。本文根据不确定性来源的不同,从输入资料、模型结构、模型参数和综合不确定性等方面,详细综述了贝叶斯水文概率预报的研究进展,归纳了精度评定指标和效果检验方法,并展望了贝叶斯概率水文预报未来的研究重点和方向:(1)科学有效地解释、沟通和传播水文预报不确定性信息和概率水文预报产品;(2)建立水文集合概率预报框架,估计并降低水文预报的总不确定性;(3)开展考虑预报变量时空相关性的贝叶斯概率水文预报研究;(4)深入推动概率水文预报信息在风险决策中的应用。     

贝叶斯（Bayes）更新概率在结构维修中应用的讨论

叙述了贝叶斯更新概率、贝叶斯定理的概念，进行了公式计算与概率树方法的比较，通过贝叶斯更新概率在结构维修中应用的讨论，使相关概念之间的关系更明晰、简洁；有利于在缺乏工程现场直接试验资料时开展工程结构维修的设计工作，是少投入多产出的好方法。     

基于贝叶斯方法的企业能力评估模型的设计与实现

文章采集了内蒙古自治区软件和信息技术服务业政府统计数据、协会数据和社会数据,结合地区相关政策,通过层次分析法(简称AHP)结合模糊综合评价法构建企业能力指标体系,运用朴素贝叶斯理论来建立能力评估模型,建立了基于贝叶斯方法的企业综合能力评估模型,为政府部门全面评估企业能力、精准施政提供科学的决策支撑。     

超越概率贝叶斯判别分析方法及其在中长期径流预报中的应用

中长期径流预报是水文预报中的经典难题之一,其在防洪、水库调度及水资源管理中起着十分重要的作用。由于缺乏相应预见期的可靠气象预报资料,中长期径流预报一般采用统计方法。超越概率贝叶斯判别分析方法是一种数据驱动的非参数贝叶斯经验统计方法,通过设置不同的流量等级反复进行贝叶斯判别分析,对未来径流超过某一流量等级的概率 （超越概率） 进行预报。本文运用该方法对长江宜昌站、大通站的月、季径流预报进行了研究,其结果表明,超越概率贝叶斯判别分析方法能够有效实现宜昌站和大通站非汛期径流预报;对于汛期径流预报,采用厄尔尼诺和南方涛动等气象水文指标变量作为预报因子,是提高预报精度的可行途径。     

基于贝叶斯支持向量机的溃坝生命损失风险评价方法

考虑溃坝概率(F)与下游库区损失人数(N)的双重因素,确立了以溃坝年鉴资料为依托的F-N线复合风险标准,划定了溃坝风险区域,并据此提出了基于贝叶斯网络与支持向量机的溃坝生命损失风险计算模型及风险评价步骤。工程算例表明,该评价方法能有效快速估算出工程溃坝概率及损失人数,比传统方法具有较高的分析效率与拟合精度,且能较全面地衡量风险水平。     

丹江口水库入库洪水概率预报及调度风险分析

为了科学表示洪水预报中的不确定性和风险信息，以丹江口水库为研究对象，基于Copula贝叶斯方法开展丹江口水库入库洪水流量概率预报，从概率预报期望值的精度、预报区间的优良性以及整体性能3个方面对概率预报结果进行评价，并在此基础上进行丹江口水库调度风险策略分析。结果表明：随着预见期的延长，丹江口水库流量概率预报的不确定性相应增加，精度有所降低；各预见期的概率预报区间总体合理可靠，区间覆盖率均超过0.87;概率预报期望值精度较确定性预报略有提升，不同预见期的连续概率排位分数CRPS始终小于相应的确定性预报的平均绝对误差MAE,较确定性预报MAE的降低幅度均超过25%。研究成果可提供不同方案下水库水位超目标水位的风险信息，为科学风险调度决策提供参考。     

河道洪水概率预报方法研究

河道洪水预报对防洪减灾和水资源的综合利用有着重要的现实意义。考虑到水文预报不确定性的水文风险,为了更科学地对河道洪水进行预测,提出将贝叶斯方法的思路引入到河道洪水的概率预报中,计算预报流量的概率密度分布和置信区间,获得河道洪水的概率预报结果,为防洪决策提供更丰富的信息。     

基于贝叶斯网络的水电站多源信息故障诊断

为提升水电站电力设备故障诊断的智能化水平,特别是解决缺乏状态监测系统的设备的故障诊断问题,提出了一种基于贝叶斯网络(BN)的水电站多源信息故障诊断方法。该方法对拥有状态监测系统的设备,采用机器学习法构建BN模型。对于缺乏状态监测系统的设备,则提出一种改进专家经验法构建BN模型:使用故障树(FTA)模型转化贝叶斯网络结构,Noisy-Or模型简化条件概率表(CPT),模糊综合评价法(FCE)获取条件概率。最后,融合两个模型建立了多元信息故障诊断模型,并分别采用数据对比分析与受试者工作特性曲线(ROC)对模型进行验证。结果表明,在1000组验证数据中,发电机、电力传输系统的准确率分别为81. 7%、81. 3%,并且ROC曲线的AUC值达到0. 8099,说明该方法具有较高的准确性和实用性。     

梨园水电站水库诱发地震危险性分析

根据对梨园水电站库区基本地质条件、区域构造背景等的分析,采用贝叶斯方法预测可能诱发地震库段及不同震级地震的概率。在蓄水初期,通过地震监测台网的数据分析,与预测结果进行对比、与蓄水前基于贝叶斯方法预测的水库诱发地震的范围与最大震级基本一致。     

基于组合赋权-云模型的水土流失危机应急预警系统设计

在水土流失危机应急预警系统工作时,受到危机等级评价结果的影响,使得预警系统减灾经济效益较低.因此,提出基于组合赋权-云模型的水土流失危机应急预警系统设计.硬件方面,针对无线采集器和通讯器进行设计.软件方面,基于系统硬件获取预警区域的地形和环境数据,并保存至数据库.选取水土流失危机评价指标,设计云模型-组合赋权评价模型,...     

玉门市小流域水土保持综合治理生态效益评价

针对玉门市当前存在的严重水土流失状况，为了正确评价玉门市水土保持综合治理生态效益，采用文献研究法和实地调查法对玉门市水土保持综合治理生态效益评价指标因素进行研究，建立评价指标体系；基于模糊层次分析法计算玉门市水土保持综合治理生态效益评价指标权重，并对小流域水土保持综合治理生态效益进行评价。结果表明：小流域水土保持综合治理能够减少水土流失，提高植被覆盖率，是水土保持综合治理的重点工作；小流域水土保持综合治理极大地改善了生态环境效益；玉门市应加强水土流失治理工作，加强植被管理与保护，提倡植树造林。研究结果可为我国小流域水土保持综合治理提供借鉴。