基于BP神经网络的贝叶斯概率水文预报模型

李向阳; 程春田; 林剑艺

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基于BP神经网络的贝叶斯概率水文预报模型

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本文在贝叶斯概率水文预报系统(BFS)框架之上,研究了双牌水库水文预报的不确定性,建立了流量先验分布及似然函数的BP神经网络模型,并通过Markov链Monte Carlo(MCMC)方法求解得到流量后验分布及其统计参数.通过对双牌水库历史洪水的研究结果表明,基于BP神经网络的BFS不仅显著提高了预报精度,而且为防洪决策提供了更多的信息,使得预报人员在决策中能考虑预报的不确定性,定量的估计各种决策的风险和后果.

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来源
《水利学报》 |2006年第3期|354-359|共6页
作者
李向阳; 程春田; 林剑艺;
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作者单位

大连理工大学,土木水利学院,辽宁,大连,116023;

大连理工大学,土木水利学院,辽宁,大连,116023;

大连理工大学,土木水利学院,辽宁,大连,116023;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类水文分析与计算;
关键词
概率水文预报; 不确定性; MCMC; BP神经网络;

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