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基于Meta-Gaussian模型的陕西省农业干旱风险评估 被引量:1
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作者 闫瀚文 粟晓玲 吴海江 《华北水利水电大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期41-52,共12页
近年来,世界各地高温干旱复合极端气候事件频发,导致农业干旱风险加剧,严重威胁区域的粮食安全和水资源安全。因此,定量评估高温干旱复合事件驱动下的农业干旱风险对防旱减灾具有重要意义。分别以6个月尺度的标准化降水指数(SPI)、3个... 近年来,世界各地高温干旱复合极端气候事件频发,导致农业干旱风险加剧,严重威胁区域的粮食安全和水资源安全。因此,定量评估高温干旱复合事件驱动下的农业干旱风险对防旱减灾具有重要意义。分别以6个月尺度的标准化降水指数(SPI)、3个月尺度的标准化温度指数(STI)和标准化土壤湿度指数(SSI)表征气象干旱、高温事件和农业干旱,并基于Meta-Gaussian模型的多变量条件概率和联合概率评估不同事件组合下陕西省夏季发生农业干旱的风险。结果表明:①随着驱动组合事件变量的增多和严重程度的加剧,陕西省遭受农业干旱的风险增大(条件概率二维>0.30,三维>0.35,四维>0.50)。其中,气象干旱和高温事件条件下,农业干旱发生风险最大的月份分别为8月和6月。②随着并发事件增多和严重程度的加剧,陕西省多变量复合事件的风险减小(联合概率二维<0.30,三维<0.20,四维<0.15)。相比陕北和陕南地区,关中平原遭遇多变量复合事件驱动的农业干旱风险更大。 展开更多
关键词 农业干旱 多变量复合事件 meta-gaussian模型 风险评估
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基于高斯混合多层自编码器的情感漂移检测模型
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作者 张文跃 李旸 +1 位作者 王素格 廖健 《软件学报》 北大核心 2025年第5期2064-2078,共15页
社交网络情感数据最为显著的特征是其动态性.针对群体文本情感漂移分析任务,提出一种高斯混合多层自编码器(GHVAE)用于情感漂移检测.GHVAE将高斯混合分布作为潜在分布的假设先验,对应潜在分布的多中心性质从而提高模型性能.此外,还对原... 社交网络情感数据最为显著的特征是其动态性.针对群体文本情感漂移分析任务,提出一种高斯混合多层自编码器(GHVAE)用于情感漂移检测.GHVAE将高斯混合分布作为潜在分布的假设先验,对应潜在分布的多中心性质从而提高模型性能.此外,还对原始HVAE模型内建的漂移度量算法进行改进,改善了高漂移值之间过于接近导致分类性能下降的问题.采用多项对照实验和消融实验用于验证GHVAE的性能,实验结果显示新模型的创新点为其漂移检测表现带来了提升. 展开更多
关键词 情感漂移 层次变分自编码器 情感元分布 漂移度量 高斯混合
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大气环流因子对黄河流域长预见期农业干旱预测性能的影响 被引量:4
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作者 肖悦 粟晓玲 吴海江 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期100-108,共9页
准确的干旱预测对于减轻或规避干旱对区域粮食生产和水资源配置的不利影响至关重要。大气环流因子可能会通过遥相关影响农业干旱的发生、发展和传递过程,在干旱预测模型中引入大气环流因子是否会改善农业干旱的预测性能尚不明晰。该研... 准确的干旱预测对于减轻或规避干旱对区域粮食生产和水资源配置的不利影响至关重要。大气环流因子可能会通过遥相关影响农业干旱的发生、发展和传递过程,在干旱预测模型中引入大气环流因子是否会改善农业干旱的预测性能尚不明晰。该研究以农业干旱、高温和大气环流因子为预测因子,在不同预见期(1、12、24、36、48个月)下采用Meta-Gaussian(MG)模型预测黄河流域典型年份的农业干旱事件,通过纳什效率系数(Nash-Sutcliffe efficiency coefficient,NSE)和均方根误差(root mean square error,RMSE)探究在MG模型中引入大气环流因子对农业干旱预测性能的影响。结果表明:大气环流因子中12个月时间尺度的标准化西太平洋副高强度指数(standardized western Pacific subtropical high intensity index,SWPSHI)与农业干旱相关性最为显著;以典型年2014年8月份为例发现MG模型预测值受预见期长度、预测因子影响较大;相比于单因子预测,引入大气环流因子的MG模型的评价指标NSE和RMSE改善网格占比最高达46%,空间上在内蒙古、宁夏、甘肃、陕西等省区1 a以上预见期明显改善,而考虑大气环流因子和高温的MG模型进一步提升了模型的预测性能,扩大了网格占比。因此在上述省区干旱预测时需考虑大气环流因子的影响。 展开更多
关键词 农业 干旱 模型 预测 大气环流因子 meta-gaussian 黄河流域
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顾及分类与定量误差订正的数值预报降水统计后处理方法 被引量:1
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作者 李伶杰 王银堂 +4 位作者 云兆得 刘勇 王磊之 苏鑫 徐勇 《水科学进展》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期48-61,共14页
采用统计后处理方法的数值预报降水是延长水文预报有效预见期的重要途径,已有统计后处理方法不能同时订正预报降水的分类和定量误差,且对预报降水有效预见期的影响关注不足。提出耦合经验分位数映射模型(EQM)和伯努利-元高斯模型(BMGD)... 采用统计后处理方法的数值预报降水是延长水文预报有效预见期的重要途径,已有统计后处理方法不能同时订正预报降水的分类和定量误差,且对预报降水有效预见期的影响关注不足。提出耦合经验分位数映射模型(EQM)和伯努利-元高斯模型(BMGD)的统计后处理方法EQM-BMGD,建立用于有效预见期评价的综合精度指标,应用于汉江流域。研究结果表明:EQM-BMGD集成了2种单一方法的优势,并输出了更高精度的预报降水;订正后面平均预报降水各预见期晴雨预报准确率(O P)和绝对平均误差(E MA)的增益均超过了10%,预见期222~228 h的O P仍接近0.7且E MA低于0.7 mm/(6 h),有效预见期延长18~66 h;在栅格尺度上,所有栅格在预见期96~102 h的O P和E MA增益分别超过10%和20%,除西南少数栅格外,O P超过0.8同时E MA控制在1.0 mm/(6 h)以下,北部部分栅格有效预见期延长了18~54 h。EQM-BMGD被证实能够兼顾分类和定量误差的削减,丰富了数值预报降水统计后处理方法的选择。 展开更多
关键词 数值预报降水 统计后处理 经验分位数映射 伯努利-元高斯分布 有效预见期
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椭圆型Copulas函数在西安站干旱特征分析中的应用 被引量:22
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作者 马明卫 宋松柏 《水文》 CSCD 北大核心 2010年第4期36-42,共7页
本文研究了干旱发生的联合概率、条件概率和重现期等干旱特征。以陕西省西安站月降水为例,应用Meta-Gaussian Copula和Student t Copula构造了干旱历时、干旱烈度和烈度峰值的联合概率分布,并进行了多变量分布拟合优质评价及拟合检验,... 本文研究了干旱发生的联合概率、条件概率和重现期等干旱特征。以陕西省西安站月降水为例,应用Meta-Gaussian Copula和Student t Copula构造了干旱历时、干旱烈度和烈度峰值的联合概率分布,并进行了多变量分布拟合优质评价及拟合检验,在此基础上计算了联合分布的重现期以及2变量和3变量情形下的条件概率与条件重现期。研究表明,Meta-Gaussian Copula可以描述干旱历时、干旱烈度和烈度峰值三者的联合分布。由于多元联合分布可以考虑到多个变量之间的不同组合,能够求得不同干旱历时、干旱烈度或烈度峰值下的条件概率和条件重现期,因而能够更加全面客观地反映干旱的特征。 展开更多
关键词 meta-gaussian COPULA Studentt COPULA 干旱特征 多元联合分布 拟合优度检验
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一种由单值预报生成定量降水概率预报的方法及初步应用 被引量:7
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作者 刘莹 赵琳娜 +3 位作者 段青云 梁莉 巩远发 董航宇 《气象》 CSCD 北大核心 2013年第3期313-323,共11页
利用1981年1月1日至2003年12月31日淮河流域59个站的降水观测及同时段美国GFS集合预报模式回算的24 h降水量集合平均预报资料,建立条件亚正态分布函数的概率预报模型并得到集成预报。针对淮河流域子流域的试验结果表明:新方法生成的集... 利用1981年1月1日至2003年12月31日淮河流域59个站的降水观测及同时段美国GFS集合预报模式回算的24 h降水量集合平均预报资料,建立条件亚正态分布函数的概率预报模型并得到集成预报。针对淮河流域子流域的试验结果表明:新方法生成的集成预报的均方根误差在所有子流域和各个季节的误差都有显著降低,其中蚌埠至洪泽湖流域6月的均方根误差降低了3.11mm。4个子流域通过该模型得到的集成预报的Brier技巧评分在0.16~0.61,说明该集成预报在整年都具有一定预报价值。在淮河上游大坡岭至息县流域,当实际日面雨量阈值为0.00~7.82mm的预报时,夏季的集成预报出现不同程度的低报;但当实际日面雨量阈值为18.12 mm时,夏季的集成预报表现出较好的可靠性。百分位评估则进一步表明该集成预报能较好地预报出小量级的面雨量,而对30.00mm以上面雨量的预报能力相对较弱。 展开更多
关键词 单值预报 概率预报 二元亚正态分布 集成方法
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基于贝叶斯分析的概率洪水预报模型研究 被引量:9
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作者 张洪刚 郭生练 +2 位作者 刘攀 王才君 田向荣 《水电能源科学》 2004年第1期22-25,共4页
根据贝叶斯分析,用先验分布考虑水文要素的自然不确定性,用似然函数描述水文模型和参数的不确定性,通过亚高斯模型对实际流量与模拟流量进行正态分位数转化,并对转化后的时间序列进行线性-正态假设,得到实际流量的后验密度函数的解析解... 根据贝叶斯分析,用先验分布考虑水文要素的自然不确定性,用似然函数描述水文模型和参数的不确定性,通过亚高斯模型对实际流量与模拟流量进行正态分位数转化,并对转化后的时间序列进行线性-正态假设,得到实际流量的后验密度函数的解析解。利用白云山水库的资料进行检验,结果表明贝叶斯概率洪水预报可显著提高预报精度,实现了预报与决策的有机结合。 展开更多
关键词 概率洪水预报 水文不确定性 贝叶斯分析 亚高斯模型 正态分位数转化
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基于重组降水集合预报的洪水概率预报 被引量:9
8
作者 赵琳娜 刘莹 +5 位作者 包红军 王彬雁 白雪梅 李潇濛 杨瑞雯 李依瞳 《应用气象学报》 CSCD 北大核心 2017年第5期544-554,共11页
采用条件亚正态模型方法,生成了具有包含不同可能性的降水集合预报。为了保持各子流域降水集合预报变量之间的空间相关性,采用集合预报重组方法对降水集合预报进行重新排列。使用重组后的降水集合预报驱动水文模型,实现了淮河上游大坡... 采用条件亚正态模型方法,生成了具有包含不同可能性的降水集合预报。为了保持各子流域降水集合预报变量之间的空间相关性,采用集合预报重组方法对降水集合预报进行重新排列。使用重组后的降水集合预报驱动水文模型,实现了淮河上游大坡岭一息县、淮河上游息县一王家坝和汝河一洪河上游3个子流域的12次洪水过程的洪水概率预报,并对1988年9月7日和1991年7月31日两次洪水概率预报进行个例分析。结果表明:相对于单一确定性预报,通过条件亚正态分布模型生成降水集合预报后,再经过Schaake洗牌法空间相关性重新组合的降水集合预报,捕捉洪峰出现时间和流量的能力更强。对洪水概率预报来说,降水概率预报更能达到对未来的水文事件进行最大可能估计的目的,并尽可能综合了降水预报不确定性因素,同时也说明维持变量原有的空间相关特征对于降水概率预报具有重要意义。 展开更多
关键词 Schaake洗牌法 条件亚正态分布 洪水概率预报 集合预报 概率定量降水预报
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基于高斯过程元模型的产品设计时间估计方法 被引量:8
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作者 张昆仑 刘新亮 郭波 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2011年第1期18-22,共5页
为更精确地预测产品设计时间,将高斯过程元模型建模方法应用于产品设计时间估计中,介绍了高斯过程元模型的建模原理。考虑产品设计时间影响因素中存在语言型变量的问题,利用Hausdorff距离辅助构造高斯过程建模中的相关矩阵,通过算例分... 为更精确地预测产品设计时间,将高斯过程元模型建模方法应用于产品设计时间估计中,介绍了高斯过程元模型的建模原理。考虑产品设计时间影响因素中存在语言型变量的问题,利用Hausdorff距离辅助构造高斯过程建模中的相关矩阵,通过算例分析证明高斯过程元模型优于已有的两种模糊神经网络模型。 展开更多
关键词 元模型 高斯过程元模型 产品设计 时间估计 HAUSDORFF距离
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亚高斯贝叶斯预报处理器及其初步试验 被引量:9
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作者 陈法敬 矫梅燕 陈静 《气象学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第5期872-882,共11页
为用户提供概率天气预报信息是公共气象服务的发展趋势,概率天气预报技术的不断改进实现了概率天气预报信息的不断优化。在众多概率天气预报技术方法中,贝叶斯预报处理器是一种新近出现的、基于贝叶斯统计理论的概率预报技术;贝叶斯预... 为用户提供概率天气预报信息是公共气象服务的发展趋势,概率天气预报技术的不断改进实现了概率天气预报信息的不断优化。在众多概率天气预报技术方法中,贝叶斯预报处理器是一种新近出现的、基于贝叶斯统计理论的概率预报技术;贝叶斯预报处理器可以根据一个确定性预报系统的预报值与观测值之间代表着这个系统预报性能的统计关系,借助于贝叶斯统计理论,把一个确定性预报转化为一个概率预报,从而实现对预报不确定性的定量化。由于亚高斯似然模型可以适用于多种单调似然比随机依赖结构,故采用该似然模型的亚高斯贝叶斯预报处理器,它在气象、水文等领域具有较强的适用性。在简要介绍了连续型二维随机变量情形下的贝叶斯定理及正态-线性贝叶斯预报处理器之后,详细论述了采用单一预报因子的连续型预报量亚高斯贝叶斯预报处理器,并以长沙站和武汉站2008年1月每日00时(世界时)地面气温(T2m)的中国国家气象中心、欧洲中期天气预报中心、美国国家环境预测中心集合预报中的控制预报资料(预报时效选为96h)作为确定性预报样本,对亚高斯贝叶斯预报处理器进行了初步试验。结果表明,亚高斯贝叶斯预报处理器可以将T2m各集合预报中的控制预报转化为能定量地表达各控制预报不确定性的T2m概率预报;源自不同控制预报的亚高斯贝叶斯预报处理器T2m概率预报的性能存在差异。 展开更多
关键词 亚高斯似然模型 贝叶斯预报处理器 预报不确定性 概率预报
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BFS在洪水预报中的应用研究 被引量:7
11
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... 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。 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
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基于变分持续贝叶斯元学习的推荐算法 被引量:1
12
作者 朱文韬 刘威 +2 位作者 梁上松 朱怀杰 印鉴 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2023年第7期66-71,共6页
元学习方法近年被引入推荐系统以缓解冷启动问题。现有元学习算法只能提高算法处理一组静态分布的数据集(任务)的能力。当面对多个服从非平稳分布的数据集时,现有模型往往会出现负知识转移以及灾难性遗忘问题,导致算法推荐性能大幅下降... 元学习方法近年被引入推荐系统以缓解冷启动问题。现有元学习算法只能提高算法处理一组静态分布的数据集(任务)的能力。当面对多个服从非平稳分布的数据集时,现有模型往往会出现负知识转移以及灾难性遗忘问题,导致算法推荐性能大幅下降。探索了基于变分持续贝叶斯元学习(Variational Continuous Bayesian Meta-Learning, VC-BML)的推荐算法。首先,算法假设元参数服从动态混合高斯模型,使其具有更大的参数空间,提高了模型适应不同任务的能力,缓解了负知识转移问题。然后,VC-BML的任务集群数量由中国餐馆过程(Chinese Restaurant Process, CRP)来灵活确定,使得模型在不同的混合分量中存储不同任务分布的知识,并在类似任务出现时调用这些知识,有助于缓解传统算法中的灾难性遗忘问题。为了估计模型参数的后验概率,算法采用了一种更稳健的结构化变分推理方法来近似后验值,以避免遗忘知识。最后,VC-BML在4个非平稳分布的数据集上的表现均优于基准算法。与基于点估计的基准算法相比,VC-BML提高了模型的稳健型,有助于缓解灾难性遗忘问题。 展开更多
关键词 推荐算法 冷启动 元学习 动态混合高斯模型
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基于贝叶斯权函数的模型无关元学习算法 被引量:3
13
作者 许仁杰 刘宝弟 +1 位作者 张凯 刘伟锋 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2022年第3期708-712,共5页
模型无关的元学习(MAML)是一种多任务的元学习算法,能使用不同的模型,并快速地在不同任务之间进行适应,但MAML在训练速度与准确率上还亟待提高。从高斯随机过程的角度出发对MAML的原理进行分析,提出一种基于贝叶斯权函数的模型无关元学... 模型无关的元学习(MAML)是一种多任务的元学习算法,能使用不同的模型,并快速地在不同任务之间进行适应,但MAML在训练速度与准确率上还亟待提高。从高斯随机过程的角度出发对MAML的原理进行分析,提出一种基于贝叶斯权函数的模型无关元学习(BW-MAML)算法,该权函数利用贝叶斯分析设计并用于损失的加权。训练过程中,BW-MAML将每次抽样的任务视为遵循高斯分布,根据贝叶斯分析计算不同任务在分布中的概率,并根据任务在分布中的概率判断该任务重要程度,再以此赋以不同的权重,从而提高每次梯度下降中信息的利用率。在Omniglot与Mini-ImageNet数据集上的小样本图像学习实验结果表明,通过增加贝叶斯权函数,BW-MAML的训练效果在6任务训练2500步后,在Mini-ImageNet上的准确率比MAML的准确率最高提高了1.9个百分点,并且最终准确率比MAML平均提升了0.907个百分点;在Omniglot上的准确率也平均提升了0.199个百分点。 展开更多
关键词 贝叶斯分析 高斯随机过程 机器学习 元学习 小样本学习
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三种水文模型不确定性分析方法比较 被引量:5
14
作者 陈昌军 郑雄伟 张卫飞 《水文》 CSCD 北大核心 2012年第2期16-20,共5页
模型不确定性研究是水文科学的重要课题。以尼泊尔Bagmati流域为案例,采用了马尔科夫链蒙托卡罗(Markov Chain Monte Carlo)、蒙托卡罗(Monte Carlo)和拉丁超立方体(Latin Hypercube)等三种方法,分析了水箱模型输出成果的不确定性,并将... 模型不确定性研究是水文科学的重要课题。以尼泊尔Bagmati流域为案例,采用了马尔科夫链蒙托卡罗(Markov Chain Monte Carlo)、蒙托卡罗(Monte Carlo)和拉丁超立方体(Latin Hypercube)等三种方法,分析了水箱模型输出成果的不确定性,并将三种方法所获得参数不确定性进行了比较。另外,运用Meta-Gaussian模型计算了总体不确定性,在基于所采用的似然函数基础上,对由参数导致模型输出的不确定性和模型输出的总体不确定性进行了比较。结果显示,模型的不确定性比参数不确定性更为重要,同时也表明,尽管蒙托卡罗和拉丁超立方体两种模拟方法产生几乎相同的结果,但两者都与马尔科夫链蒙托卡罗方法有很大的不同。 展开更多
关键词 马尔科夫链蒙托卡罗 拉丁超立方体 水文模型 不确定性 Bagmati流域
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