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Effect of heteroscedasticity treatment in residual error models on model calibration and prediction uncertainty estimation

机译：异源性治疗在剩余误差模型上的影响与预测不确定性估计的影响

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Highlights?Three traditional methods to address heteroscedasticity are compared.?A combined approach to address the complicated heteroscedasticity is proposed.?The combined approach suits the basin and can effectively avoid the negative flows.AbstractThe heteroscedasticity treatment in residual error models directly impacts the model calibration and prediction uncertainty estimation. This study compares three methods to deal with the heteroscedasticity, including the explicit linear modeling (LM) method and nonlinear modeling (NL) method using hyperbolic tangent function, as well as the implicit Box-Cox transformation (BC). Then a combined approach (CA) combining the advantages of both LM and BC methods has been proposed. In conjunction with the first order autoregressive model and the skew exponential power (SEP) distribution, four residual error models are generated, namely LM-SEP, NL-SEP, BC-SEP and CA-SEP, and their corresponding likelihood functions are applied to the Variable Infiltration Capacity (VIC) hydr
机译：<！[cdata [ 亮点 ？ 比较了三种传统方法来解决异源性。 ？ 提出了解决复杂的异源性的组合方法。 ？ 组合方法适合盆地，可以有效地避免负面流量。 抽象 残留中的异素塑性处理错误模型直接影响模型校准和预测不确定性估计。本研究比较了三种处理异源性的方法，包括使用双曲线切线函数的显式线性建模（LM）方法和非线性建模（NL）方法，以及隐式盒式Cox变换（BC）。然后提出了一种组合的方法（CA），结合了LM和BC方法的优点。结合第一阶自回归模型和偏斜指数功率（SEP）分布，产生了四种残余误差模型，即LM-SEP，NL-SEP，BC-SEP和CA-SEP，并应用了它们的相应似然函数可变渗透能力（VIC）液

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