首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

基于贝叶斯模型加权平均方法的水文模型不确定性分析
引用本文:董磊华,熊立华,万 民.基于贝叶斯模型加权平均方法的水文模型不确定性分析[J].水利学报,2011,42(9).
作者姓名:董磊华  熊立华  万 民
作者单位:武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室,湖北武汉,430072
基金项目:国家自然科学基金(51079098),国家自然科学基金重点项目(40730632); 中央高校基本科研业务费专项资金资助
摘    要:贝叶斯模型加权平均(BMA)方法是通过综合几个模型预报值的后验分布来推断预报量的更可靠概率分布分析工具。它不仅能提供一个综合的预报值,还能提供一个综合的预报区间。本文采用3个水文模型,统一用SCE-UA算法率定参数,得到3组不同的预报值用于BMA方法的综合,着重分析比较BMA和单个模型的预报不确定性区间,来检验贝叶斯模型加权平均方法是否能提高预报的可靠性。结果表明,BMA方法不仅能提高预报精度,还能推求出性质更为优良的预报区间,提高预报的可靠性。

关 键 词:水文模型不确定性  贝叶斯模型加权平均(BMA)  预报区间

Uncertainty analysis of hydrological modeling using the Bayesian Model Averaging Method
DONG Lei-hu,XIONG Li-hua and WAN Min.Uncertainty analysis of hydrological modeling using the Bayesian Model Averaging Method[J].Journal of Hydraulic Engineering,2011,42(9).
Authors:DONG Lei-hu  XIONG Li-hua and WAN Min
Affiliation:DONG Lei-hua,XIONG Li-hua,WAN Min(Wuhan University,Wuhan 430072,China)
Abstract:Bayesian Model Averaging(BMA) method is a tool to infer the statistical distribution of a quantity to be predicted as the mixture of a set of individual prediction distributions,with each individual prediction distribution constructed on the basis of the performance of each different model.It can combine the forecasts of different models together to generate a new forecast,and it can also provide the predication interval.In this paper,three hydrological models are calibrated by SCE-UA method to provide thre...
Keywords:hydrological modeling uncertainty  Bayesian Model Averaging(BMA)  Prediction interval  
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
点击此处可从《水利学报》浏览原始摘要信息
点击此处可从《水利学报》下载全文
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号