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一种基于变分推理贝叶斯神经网络的洪水集合预报方法

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本发明公开了一种基于变分推理贝叶斯神经网络的洪水集合预报方法，包括：设置贝叶斯神经网络各层维度；选定贝叶斯神经网络的权重参数的先验概率分布，通过变分参数对贝叶斯神经网络的权重参数进行参数化，来近似贝叶斯神经网络的权重参数的后验概率分布；计算先验概率分布与变分后验概率分布的相对熵，并根据训练数据集计算期望对数似然函数；根据相对熵和期望对数似然函数，构建目标函数；最大化目标函数，训练变分推理参数；使用训练好的变分推理贝叶斯神经网络，对未知洪水进行集合预报。本发明将变分推理与BNN模型结合，通过变分分布近似贝叶斯网络模型权重参数的后验概率，简化了计算过程，定量描述洪水预报的不确定性，提高准确度。

著录项

公开/公告号CN109902801A

专利类型发明专利
公开/公告日2019-06-18

原文格式PDF
申请/专利权人华中科技大学;长江水利委员会长江科学院;
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申请/专利号CN201910058334.7
发明设计人覃晖;刘永琦;许继军;肖雪;姚立强;李清清;张振东;李杰;裴少乾;卢健涛;朱龙军;汤凌云;刘冠君;田锐;
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申请日2019-01-22
分类号G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);G06N5/04(20060101);G01W1/10(20060101);
代理机构42201 华中科技大学专利中心;
代理人李智;曹葆青
地址 430074 湖北省武汉市洪山区珞喻路1037号
入库时间 2024-02-19 11:14:07

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2019-07-12

实质审查的生效 IPC(主分类):G06N3/04 申请日:20190122

实质审查的生效
2019-06-18

公开

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