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11.
在贝叶斯理论框架下,根据一种可结合多个水文模型给出模拟或预报结果的IBUNE方法探讨了水文模型的输入、参数以及结构的不确定性问题。将SCEM-UA算法和EM算法嵌入新安江和TOPMODEL水文模型用于参数优化和模型平均,进而将输入与参数的综合不确定性处理后得到的预报量后验分布进行多模型综合,据此对水文模型的不确定性及其对水文模拟结果的影响进行评价。以湖南洣水流域龙家山水文站以上集水区域为例进行了应用研究,结果表明,IBUNE方法能够有效估计水文模型的不确定性,并能给出合理的概率预报区间。 相似文献
12.
海表面盐度是研究海洋对全球气候影响以及大洋环流的重要参量之一,而卫星遥感技术是获取海表面盐度数据的最有效方法.目前,L波段的SMOS和Aquarius/SAC-D遥感卫星正在用于探测海表面盐度,并根据卫星观测数据和物理机制反演出海表面盐度的产品.但在某些近陆地区域,由于淡水流入及陆地射频(RFI)等因素影响,卫星反演盐度的产品精度较低.文中利用“东方红2号”科学考察船的实测数据、SMOS卫星数据,首次针对中国南海海域提出了用贝叶斯网络模型计算海表面盐度,并用验证数据集(实测Argo盐度)对模型进行适应性评估.经过计算,模型误差和验证误差分别为0.47 psu和0.45 psu,而相应的SMOS Level 2产品的精度分别为1.90 psu和1.82 psu.此模型为海表面盐度的计算提供了一个新方法. 相似文献
13.
基于Wishart分类器的全极化SAR图像H/α分类方法应用于海岸线分类,可区分不同海岸线类型。在聚类过程中,传统H/α-Wishart方法时常将各类聚类中心对应的散射机理混淆,使得同为单次面散射的淤泥质与砂质海岸线类别难以区分。针对此问题,提出了改进型的辅助分层分类方法。算法运用单次反射特征值相对差异度与极化总功率系数构成的二维特征空间,结合支持向量机得到最优分界判据,以分离初始分类结果中混淆的淤泥质与砂质海岸线。实验表明,改进方法能够有效区分淤泥质与砂质岸线,分类混淆矩阵对应kappa系数由0.794提升至0.853,分类识别率得到显著提高。 相似文献
14.
利用Pettitt非参数检验法和Mann-Kendall非参数趋势检验法,分析年最大洪峰流量序列的非一致性,确定序列的变异形式,采用“分解-合成”理论对其进行一致性修正,得到过去、现状两种条件下年最大洪峰流量序列,根据贝叶斯理论对序列一致性修正前后参数不确定性进行估计,并对其预报区间优良性进行评价。研究结果表明:年最大洪峰流量序列变异点发生在1993年,序列整体上升趋势不显著,在1957-1993年子序列呈显著下降趋势,而1994-2006年子序列变化趋势不显著,跳跃变异为序列主要变异形式;给出了实测、还原及还现序列参数后验分布估计值及95%置信区间,将其结合优化适线法进行P-Ⅲ型频率分析,得到修正前后设计频率年最大洪峰流量预报区间估计值;还原、还现序列与实测序列相比,预报区间覆盖率均提高24%,平均带宽分别减少39.59%、23.17%,平均偏移幅度分别减少28.45%、11.39%。通过对非一致性年最大洪峰流量序列还原/还现计算,可减小参数估计不确定性对其计算产生的影响,从而提高预报区间的可靠性。 相似文献
15.
工程项目建设风险随着水利工程复杂程度的提升而逐渐增大,水利工程效益受项目施工进度的影响日趋突出。据此,本文在详细分析了模糊集理论的基础上提出了水利工程项目进度完工概率的贝叶斯网络模型,并以此为项目决策者提供进度风险评判依据。文中首先对项目进度根节点利用专家模糊语言描述进行了确定,采用积分值法得到了项目进度各节点的条件概率,然后以新疆某水利工程为例,利用各节点进行工程项目网络计划完工概率的计算,并对模型的有效性与可行性利用NETICA进行了验证分析。研究表明:相对于传统的完工概率分析方法基于模糊理论的SBN模型可显著提高其准确性,研究成果可为水利工程项目进度风险提供一定决策依据和参考。 相似文献
16.
17.
提出了一种基于特征的错误式学习分类器半自动迭代训练方法,该分类器能够自动识别多角度低空影像上的人行横道线,在人行横道线管控与数据库建立、道路网提取上有较好的应用。介绍了基于错误式学习的分类器训练思路与方法,并提出了将同一地区不同角度低空影像的识别结果进行合并,从而尽可能全面的检测出被城区高楼以及车辆遮挡的人行横道线的思路。通过对比实验该方法的鲁棒性,并在其基础上随机选取多组数据进行系列实验,证实了基于错误式学习的分类器比传统方式训练的分类器有更好的综合性能,能够在不降低识别耗时的前提下产生高准确率、低漏检率和低误识别率的识别结果。 相似文献
18.
人工智能在冰雹识别及临近预报中的初步应用 总被引:1,自引:0,他引:1
基于广东10部S波段多普勒天气雷达的三维拼图资料,利用机器学习技术开发了一种冰雹识别和临近预报的人工智能算法。算法设计时以雷达回波反射率的垂直和水平扫描数据为基础训练集,将冰雹云的雷达反射率扫描数据作为正样本,将其他雷达反射率扫描数据作为负样本,通过贝叶斯分类法对正、负样本数据集进行机器学习,训练人工智能识别冰雹云内在规律的能力。训练时以广东省2008-2013和2015-2016年的数据作为训练集,使用了2014年广东省12次冰雹过程的数据做检验。对比检验的结果表明,人工智能法比传统的概念模型法击中率高9个百分点。研究结果表明了人工智能对冰雹这类非线性强天气过程具有较强的识别能力。 相似文献
19.
20.