水利学报
水利學報
수리학보
2014年
9期
1019-1028
,共10页
刘章君%郭生练%李天元%洪兴骏
劉章君%郭生練%李天元%洪興駿
류장군%곽생련%리천원%홍흥준
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
貝葉斯理論%概率預報%先驗密度%似然函數%線性-正態假設%Copula函數
패협사이론%개솔예보%선험밀도%사연함수%선성-정태가설%Copula함수
Bayesian theory%probabilistic forecasting%prior density%likelihood function%linear-normal hypothesis%Copula function
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:Cop-ula-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.
貝葉斯概率預報繫統(BFS)為開髮各種概率水文預報模型提供瞭方法性的框架,選擇閤理的先驗密度和似然函數是其關鍵問題.利用Copula函數推導瞭流量先驗分佈及似然函數的解析錶達式,通過數值方法求解後驗分佈,構建瞭Copula-BFS模型.以三峽水庫汛期入庫流量概率預報為例,對所提Copula-BFS模型進行檢驗,併與水文不確定性處理器(HUP)和基于BP神經網絡的貝葉斯洪水概率預報模型(BP-BFS)進行比較.結果錶明:Cop-ula-BFS模型後驗均值預報可以提高預報精度且略優于現有的模型,具有性質更加優良的預報置信區間.本文所提Copula-BFS模型不需要進行線性-正態假設,適用範圍更廣,應用更加靈活,為洪水概率預報研究提供一條新途徑.
패협사개솔예보계통(BFS)위개발각충개솔수문예보모형제공료방법성적광가,선택합리적선험밀도화사연함수시기관건문제.이용Copula함수추도료류량선험분포급사연함수적해석표체식,통과수치방법구해후험분포,구건료Copula-BFS모형.이삼협수고신기입고류량개솔예보위례,대소제Copula-BFS모형진행검험,병여수문불학정성처리기(HUP)화기우BP신경망락적패협사홍수개솔예보모형(BP-BFS)진행비교.결과표명:Cop-ula-BFS모형후험균치예보가이제고예보정도차략우우현유적모형,구유성질경가우량적예보치신구간.본문소제Copula-BFS모형불수요진행선성-정태가설,괄용범위경엄,응용경가령활,위홍수개솔예보연구제공일조신도경.
