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BFS-HUP模型在潼关站洪水概率预报中的应用被引量：8: 1; 作者蒋晓蕾梁忠民 +2 位作者王春青刘晓伟刘龙庆《人民黄河》 CAS 北大核心 2015年第7期13-15,21,共4页; 采用马斯京根演算法作为确定性预报模型,并选用贝叶斯预报系统(BFS)的水文不确定性处理器(HUP)作为概率预报模型,获得预报变量的概率分布,实现黄河潼关站洪水的概率预报。将预报变量概率分布的中位数作为定值预报与确定性预报进行对比,... 展开更多; 关键词贝叶斯预报系统(bfs) 水文不确定性处理器(HUP) 洪水概率预报潼关; 在线阅读下载PDF 职称材料

BFS在洪水预报中的应用与改进被引量：2: 2; 作者王军梁忠民胡义明《河海大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2012年第1期52-58,共7页; 为了实现概率洪水预报,采用贝叶斯预报系统(BFS)中的水文不确定性处理器(HUP),对水文预报的不确定性进行分析.采用新安江模型作为确定性水文模型,以贝叶斯理论为工具,在先验分布和似然函数确定的基础上,最终得到后验分布,从而实现了概... 展开更多; 关键词贝叶斯预报系统概率洪水预报改进方法; 在线阅读下载PDF 职称材料

BFS在洪水预报中的应用研究被引量：7: 3; 作者张宇梁忠民《水电能源科学》北大核心 2009年第5期44-47,共4页; 采用贝叶斯预报系统(BFS)水文不确定性处理器(HUP)对水文预报不确定性进行分析,实现概率洪水预报。以新安江流域水文模型为洪水预报模型提供流量初始预报系列,通过亚高斯模型对流量初始预报系列及实测系列分别进行正态分位数变换,由贝... 展开更多; 关键词贝叶斯预报系统概率洪水预报新安江流域水文模型亚高斯模型后验概率分布; 在线阅读下载PDF 职称材料

金枪鱼渔场分析预报模型及系统的开发被引量：6: 4; 作者崔雪森陈雪冬樊伟《高技术通讯》 CAS CSCD 北大核心 2007年第1期100-103,共4页; 以收集到的卫星遥感反演海表温度和金枪鱼历史捕捞产量资料为基础，统计建立了金枪鱼渔场的贝叶斯概率预报模型。以实现金枪鱼渔场预报为目标，采用控件式地理信息系统（GIS）技术，成功开发了大洋金枪鱼渔场的分析预报系统。对历史数... 展开更多; 关键词金枪鱼渔场贝叶斯概率预报系统; 在线阅读下载PDF 职称材料

考虑气象因子不确定性的参考作物蒸散量预报方法被引量：7: 5; 作者韩信张宝忠 +2 位作者魏征李益农陈鹤《中国水利水电科学研究院学报》北大核心 2021年第1期33-44,共12页; 参考作物蒸散量(ET0)的准确预测预报对于制定作物灌溉制度与实时灌溉调度具有重要意义,然而气象因子的不确定性极大的影响着ET0的预测精度。因此本研究采用马尔科夫蒙特卡罗模拟与自适应采样算法相结合的方法(AM-MCMC)对气象因子的不确... 展开更多; 关键词参考作物蒸散量气象因子不确定性贝叶斯预报系统径向基神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

考虑气象因子不确定性的概率降水预报研究被引量：3: 6; 作者邢贞相张涵 +2 位作者付强宫兴龙李衡《灌溉排水学报》 CSCD 北大核心 2018年第10期100-107,共8页; 降水量与气象因子的变化密切相关,因而气象因子的不确定性必然影响着降水量预报的精度。【目的】获取气象因子不确定性特征,提高降水预报结果的精度。【方法】以三江平原典型农场—友谊农场为研究区域,在贝叶斯概率预报系统(BFS)的理论... 展开更多; 关键词贝叶斯预报系统 Rbf-ANN 气象因子不确定性概率降水预报; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名BFS-HUP模型在潼关站洪水概率预报中的应用被引量：8: 1; 作者蒋晓蕾梁忠民王春青刘晓伟刘龙庆; 机构河海大学水文水资源学院黄河水利委员会水文局; 出处《人民黄河》 CAS 北大核心 2015年第7期13-15,21,共4页; 基金国家科技支撑计划项目(2013BAC10B02) 国家自然科学基金资助项目(51179046); 文摘采用马斯京根演算法作为确定性预报模型,并选用贝叶斯预报系统(BFS)的水文不确定性处理器(HUP)作为概率预报模型,获得预报变量的概率分布,实现黄河潼关站洪水的概率预报。将预报变量概率分布的中位数作为定值预报与确定性预报进行对比,发现预报精度有所提高,表明贝叶斯模型的预报校正能力较强。通过设定不同确定性预报精度的情景方案,探讨了确定性预报精度对概率预报可靠度的影响。结果表明,随着确定性预报精度的提高,概率预报区间宽度和离散度均有所减小;HUP洪水概率预报的可靠度对确定性预报的偶然性误差比较敏感,对系统偏差相对不敏感。; 关键词贝叶斯预报系统(bfs) 水文不确定性处理器(HUP) 洪水概率预报潼关; Keywords Bayesian Forecasting System（bfs） Hydrologic Uncertainty Processor（HUP） flood probabilistic forecast Tongguan Station; 分类号 P338 [天文地球—水文科学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名BFS在洪水预报中的应用与改进被引量：2: 2; 作者王军梁忠民胡义明; 机构河海大学水文水资源学院; 出处《河海大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2012年第1期52-58,共7页; 基金国家自然科学基金(51109054 51079039 51179046); 文摘为了实现概率洪水预报,采用贝叶斯预报系统(BFS)中的水文不确定性处理器(HUP),对水文预报的不确定性进行分析.采用新安江模型作为确定性水文模型,以贝叶斯理论为工具,在先验分布和似然函数确定的基础上,最终得到后验分布,从而实现了概率预报.针对预报结果的特点,提出了BFS的改进方案,最后将模型应用于密赛流域.应用结果表明,BFS能够有效地提高预报精度,而改进的BFS能够进一步提高预报精度.; 关键词贝叶斯预报系统概率洪水预报改进方法; Keywords Bayesian forecasting system probabilistic flood forecasting improved method; 分类号 P338 [天文地球—水文科学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名BFS在洪水预报中的应用研究被引量：7: 3; 作者张宇梁忠民; 机构河海大学水文水资源学院; 出处《水电能源科学》北大核心 2009年第5期44-47,共4页; 基金国家自然科学基金资助项目(50779013); 文摘采用贝叶斯预报系统(BFS)水文不确定性处理器(HUP)对水文预报不确定性进行分析,实现概率洪水预报。以新安江流域水文模型为洪水预报模型提供流量初始预报系列,通过亚高斯模型对流量初始预报系列及实测系列分别进行正态分位数变换,由贝叶斯公式得到预报变量的后验概率分布并进行洪水过程的概率预报,采用分布点估值定值预报,并可通过构造置信区间对点估值预报的不确定性进行评估。以南一水库流域为例,将BFS后验概率分布均值与新安江模型预报进行对比,结果表明BFS可提高预报精度。; 关键词贝叶斯预报系统概率洪水预报新安江流域水文模型亚高斯模型后验概率分布; Keywords Bayesian forecasting system probabilistic flood forecasting XAJ basin hydrologic model Meta-Gaussian model posterior probability distribution; 分类号 TV122 [水利工程—水文学及水资源] P338 [天文地球—水文科学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名金枪鱼渔场分析预报模型及系统的开发被引量：6: 4; 作者崔雪森陈雪冬樊伟; 机构中国水产科学研究院东海水产研究所农业部海洋与河口渔业重点开放实验室中国水产科学研究院渔业资源遥感信息技术重点开放实验室; 出处《高技术通讯》 CAS CSCD 北大核心 2007年第1期100-103,共4页; 基金 863计划（2003AA637030）资助项目. 美国NASA和南太平洋共同体秘书处（SPC）为本研究提供了SST和渔场生产资料,谨致谢忱!; 文摘以收集到的卫星遥感反演海表温度和金枪鱼历史捕捞产量资料为基础，统计建立了金枪鱼渔场的贝叶斯概率预报模型。以实现金枪鱼渔场预报为目标，采用控件式地理信息系统（GIS）技术，成功开发了大洋金枪鱼渔场的分析预报系统。对历史数据进行了模型回报试验，试验结果表明，金枪鱼渔场综合预报的准确性达到70％以上，渔场示范试验预报准确性也达到60％以上，对渔业捕捞生产具有一定的指导意义。; 关键词金枪鱼渔场贝叶斯概率预报系统; Keywords tuna, fishing grounds, Bayes probability, prediction system; 分类号 S157.1 [农业科学—土壤学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名考虑气象因子不确定性的参考作物蒸散量预报方法被引量：7: 5; 作者韩信张宝忠魏征李益农陈鹤; 机构中国水利水电科学研究院流域水循环模拟与调控国家重点实验室中国农业大学水利与土木工程学院; 出处《中国水利水电科学研究院学报》北大核心 2021年第1期33-44,共12页; 基金国家自然科学基金(51822907) 中国水利水电科学研究院“五大人才”计划(ID0145B742017)。; 文摘参考作物蒸散量(ET0)的准确预测预报对于制定作物灌溉制度与实时灌溉调度具有重要意义,然而气象因子的不确定性极大的影响着ET0的预测精度。因此本研究采用马尔科夫蒙特卡罗模拟与自适应采样算法相结合的方法(AM-MCMC)对气象因子的不确定性进行修正,以气象站实测ET0作为标准值,利用径向基神经网络(RBF)模型建立气象因子与ET0的映射关系,建立基于气象因子不确定性的ET0不确定性预测模型(CU-RBF),并以华北平原农田下垫面为例进行验证。结果表明,与传统的RBF确定性预报结果相比,CU-RBF预测结果的各精度评价效果均有所提高,纳什系数提高了10%,均方根误差和平均绝对误差分别降低了16.94%、17.05%,且单独修正平均风速的CU-RBFWs预测模型效果比分别单独修正最高温度、平均相对湿度的预测模型效果好。考虑气象因子不确定性开展ET0的预报研究,减小了预测值与实际值的误差,可为农田下垫面的未来水分管理提供科学依据。; 关键词参考作物蒸散量气象因子不确定性贝叶斯预报系统径向基神经网络; Keywords reference evapotranspiration meteorological factors uncertainty Bayesian forecasting system ra⁃dial basis function neural network; 分类号 P338 [天文地球—水文科学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名考虑气象因子不确定性的概率降水预报研究被引量：3: 6; 作者邢贞相张涵付强宫兴龙李衡; 机构东北农业大学水利与土木工程学院农业部农业水资源高效利用重点实验室; 出处《灌溉排水学报》 CSCD 北大核心 2018年第10期100-107,共8页; 基金国家重点研发计划项目(2017YFC0406004) 国家自然科学基金项目(51109036) +5 种基金东北农业大学"学术骨干"资助项目(16XG11); 文摘降水量与气象因子的变化密切相关,因而气象因子的不确定性必然影响着降水量预报的精度。【目的】获取气象因子不确定性特征,提高降水预报结果的精度。【方法】以三江平原典型农场—友谊农场为研究区域,在贝叶斯概率预报系统(BFS)的理论框架下,利用径向基人工神经网络(RBF-ANN)描述月降水主要影响因子与月降水量的映射关系,并将其作为BFS的似然函数,以实测降水量为后验信息,对降水主要影响因子先验信息进行贝叶斯修正,利用基于自适应算法的马尔可夫链蒙特卡罗随机模拟技术(AM-MCMC)获取了各月的蒸发量、平均气温、相对温度的后验密度。结合RBF-ANN构建了考虑主要影响因子不确定性的概率降水预报模型(IFU-PBF),研究了各月降水的均值预报过程及其指定概率的置信区间。【结果】与传统RBF-ANN的确定性预报结果相比,预报期IFU-PBF计算结果的各精度评价参数均有所提高,纳什效率系数提高了3%;均方根误差降低了51%;相关系数提高了2%。尤其对极值降水的适用性更好,极大值的预报相对误差平均提高了55%,极小值的预报相对误差提高了24%。【结论】考虑气象因子不确定性,开展降水的概率预报更符合降水及其影响因素的随机过程的本质,提高预报精度的同时,能够考虑预报结果的不确定度。; 关键词贝叶斯预报系统 Rbf-ANN 气象因子不确定性概率降水预报; Keywords Bayesian Forecasting System Rbf-ANN meteorological factors uncertainty probabilistic precipitation forecasts; 分类号 TV124 [水利工程—水文学及水资源]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	BFS-HUP模型在潼关站洪水概率预报中的应用	蒋晓蕾梁忠民王春青刘晓伟刘龙庆	《人民黄河》 CAS 北大核心	2015	8	在线阅读下载PDF 职称材料
2	BFS在洪水预报中的应用与改进	王军梁忠民胡义明	《河海大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心	2012	2	在线阅读下载PDF 职称材料
3	BFS在洪水预报中的应用研究	张宇梁忠民	《水电能源科学》北大核心	2009	7	在线阅读下载PDF 职称材料
4	金枪鱼渔场分析预报模型及系统的开发	崔雪森陈雪冬樊伟	《高技术通讯》 CAS CSCD 北大核心	2007	6	在线阅读下载PDF 职称材料
5	考虑气象因子不确定性的参考作物蒸散量预报方法	韩信张宝忠魏征李益农陈鹤	《中国水利水电科学研究院学报》北大核心	2021	7	在线阅读下载PDF 职称材料
6	考虑气象因子不确定性的概率降水预报研究	邢贞相张涵付强宫兴龙李衡	《灌溉排水学报》 CSCD 北大核心	2018	3	在线阅读下载PDF 职称材料