文件名称：基于 AM-MCMC算法和 Nash模型的概率洪水预报 (2010年)
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更新时间：2024-06-20 07:52:32
工程技术 论文
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。