基于贝叶斯理论和小波回归模型耦合的水文时间序列概率预报方法
文献类型：期刊论文
| 作者 | 桑燕芳2 ; 尚伦宇3; 王中根2; 刘昌明2; 杨满根1
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| 刊名 | 科学通报
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| 出版日期 | 2013 |
| 卷号 | 58期号:27页码:2861 |
| ISSN号 | 0023-074X |
| 英文摘要 | 小波回归模型(WR, Wavelet Regressive model)是目前常用的且性能较优的一种水文时间序列模拟预报方法.然而, 小波回归模型不能很好地对水文序列预报结果进行不确定性分析和评估, 给水文决策等工作带来较大的风险. 开展水文概率预报并定量估计预报结果的不确定性是更加合理的做法, 它可以将不确定性和风险很好地纳入决策和政策制定中. |
| 语种 | 英语 |
| 源URL | [http://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/127831]  |
| 专题 | 中国科学院地理科学与资源研究所 |
| 作者单位 | 1.福建师范大学 2.中国科学院地理科学与资源研究所 3.中国科学院寒区旱区环境与工程研究所 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 桑燕芳,尚伦宇,王中根,等. 基于贝叶斯理论和小波回归模型耦合的水文时间序列概率预报方法[J]. 科学通报,2013,58(27):2861. |
| APA | 桑燕芳,尚伦宇,王中根,刘昌明,&杨满根.(2013).基于贝叶斯理论和小波回归模型耦合的水文时间序列概率预报方法.科学通报,58(27),2861. |
| MLA | 桑燕芳,et al."基于贝叶斯理论和小波回归模型耦合的水文时间序列概率预报方法".科学通报 58.27(2013):2861. |
入库方式： OAI收割
来源：地理科学与资源研究所
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