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BMA方法在黄河龙门站含沙量过程预报中的应用研究
1
作者
曹炎煦
梁忠民
+3 位作者
黄清烜
霍世清
许珂艳
常文娟
《水利水电技术》
CSCD
北大核心
2013年第6期14-16,共3页
以黄河流域吴堡站到龙门站为研究区域,建立龙门站含沙量过程的线性动态和BP神经网络两种统计模型,并结合BMA方法给出两种模型的综合预报结果。结果表明,在线性动态模型和BP神经网络模型的基础上,采用BMA方法进行含沙量预报模型的合成预...
以黄河流域吴堡站到龙门站为研究区域,建立龙门站含沙量过程的线性动态和BP神经网络两种统计模型,并结合BMA方法给出两种模型的综合预报结果。结果表明,在线性动态模型和BP神经网络模型的基础上,采用BMA方法进行含沙量预报模型的合成预报不仅可以提高预报精度,而且可以提供概率预报值。
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关键词
贝叶斯模型
含沙量过程预报
概率预报
正态分位数转换
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职称材料
题名
BMA方法在黄河龙门站含沙量过程预报中的应用研究
1
作者
曹炎煦
梁忠民
黄清烜
霍世清
许珂艳
常文娟
机构
河海大学水文水资源学院
水利部黄河水利委员会水文局
出处
《水利水电技术》
CSCD
北大核心
2013年第6期14-16,共3页
基金
水利部公益性行业科研专项经费项目专题四"黄河中游龙门
潼关含沙量过程预报技术研究(200901016-04)"
江苏省普通高校研究生科研创新计划资助项目(CXZZ11-0434)
文摘
以黄河流域吴堡站到龙门站为研究区域,建立龙门站含沙量过程的线性动态和BP神经网络两种统计模型,并结合BMA方法给出两种模型的综合预报结果。结果表明,在线性动态模型和BP神经网络模型的基础上,采用BMA方法进行含沙量预报模型的合成预报不仅可以提高预报精度,而且可以提供概率预报值。
关键词
贝叶斯模型
含沙量过程预报
概率预报
正态分位数转换
Keywords
Bayesian model
sediment concentration hydrograph forecasting
probabilistic forecasting
transformation of normally-distributed variables
分类号
P338.5 [天文地球—水文科学]
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作者
出处
发文年
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1
BMA方法在黄河龙门站含沙量过程预报中的应用研究
曹炎煦
梁忠民
黄清烜
霍世清
许珂艳
常文娟
《水利水电技术》
CSCD
北大核心
2013
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