10.3969/j.issn.1006-7175.2011.12.001
基于Bayes分类的Markov径流量预测模型
针对河川径流成因复杂性和水文过程随机性的特点,且用单一预测法存在一定局限性的现状,提出混合Bayes-Markov预测模型。先用Bayes公式对径流进行丰枯分类,然后采用加权Markov分析方法建立预测模型,该模型可综合利用Bayes和Markov方法的优点,提高径流预测精度。以兰州站河川径流量预测为例,进行模型验证。结果表明,2003~2009年径流量预测精度达到85.7%,能满足规范要求。
组合预报、Bayes分类、加权Markov链、“马氏性”检验
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TV212
河南省教育厅自然科学研究计划项目2010B570002
2012-04-21(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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