| 基于AM-MCMC算法和Nash模型的概率洪水预报 |
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| 引用本文： | 邢贞相,芮孝芳,冯杰. 基于AM-MCMC算法和Nash模型的概率洪水预报[J]. 武汉理工大学学报(交通科学与工程版), 2010, 34(6). DOI: 10.3963/j.issn.1006-2823.2010.06.000 |
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| 作者姓名： | 邢贞相 芮孝芳 冯杰 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金，霍英东青年教师基金，中国博士后科学基金，黑龙江省博士后科研基金，黑龙江省教育厅科学技术研究项目，东北农业大学科学研究基金 |
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| 摘 要： | 贝叶斯理论不仅可与任一确定性水文模型协同工作实现概率洪水预报,而且还可以通过综合参数的先验信息和样本信息来研究指定参数的不确定性.由于难于求得参数的贝叶斯后验密度解析式,采用改进的基于自适应采样的马尔可夫链蒙特卡罗算法(AM-MCMC)求其数值解的方法.经实例应用,得到了长江三峡地区沿渡河流域Nash模型参数k,n的后验分布,实现了该流域的概率洪水预报,同时给出了各时刻洪水流量的均值和方差的预报值.
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| 关 键 词： | 贝叶斯理论 AM-MCMC Nash模型 参数不确定性 概率洪水预报 |
Probabilistic Flood Forecast Based on AM-MCMC and Nash Model |
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| Xing Zhengxiang,Rui Xiaofang,Feng Jie. Probabilistic Flood Forecast Based on AM-MCMC and Nash Model[J]. journal of wuhan university of technology(transportation science&engineering), 2010, 34(6). DOI: 10.3963/j.issn.1006-2823.2010.06.000 |
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| Authors: | Xing Zhengxiang Rui Xiaofang Feng Jie |
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