基于贝叶斯模型平均的多模型组合径流预报

熊灿林; 杨冬梅; 牟时宇; 马晶洁; 纪凯文

doi:10.20040/j.cnki.1000-7709.2026.20242428

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基于贝叶斯模型平均的多模型组合径流预报

更新时间：2026-02-25

- 基于贝叶斯模型平均的多模型组合径流预报
- 基于贝叶斯模型平均的多模型组合径流预报
- 水电能源科学 2026年第2期页码：11-15
- 作者机构：
  
  1. 国能大渡河流域水电开发有限公司
  2. 河海大学水科学研究院
  3. 河海大学水利水电学院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  江苏省基础研究计划(BK20251481);国家自然科学基金面上项目(52479013);江苏省基础研究计划(BK20251494)
- DOI：10.20040/j.cnki.1000-7709.2026.20242428
  中图分类号： P338
- 纸质出版：2026
- 稿件说明：
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熊灿林, 杨冬梅, 牟时宇, 等. 基于贝叶斯模型平均的多模型组合径流预报[J]. 水电能源科学, 2026,(2):11-15.

熊灿林, 杨冬梅, 牟时宇, et al. 基于贝叶斯模型平均的多模型组合径流预报[J]. 2026, (2): 11-15.
熊灿林, 杨冬梅, 牟时宇, 等. 基于贝叶斯模型平均的多模型组合径流预报[J]. 水电能源科学, 2026,(2):11-15. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2026.20242428.

熊灿林, 杨冬梅, 牟时宇, et al. 基于贝叶斯模型平均的多模型组合径流预报[J]. 2026, (2): 11-15. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2026.20242428.

摘要

针对传统单一径流预报模型普遍存在预报精度或预见期的问题

提出基于贝叶斯模型平均的多模型组合径流预报方法

利用贝叶斯模型平均构建基于相似性模型(SIM)、支持向量机(SVM)、反向传播神经网络(BPANN)的SIM-SVM-BPANN组合模型

并利用Copula函数对组合模型径流预报误差进行修正

进而将模型应用于大渡河流域丹巴断面

与3种单一模型预报效果进行对比分析。结果表明

组合模型在1、5、10 d预见期下

纳什效率系数分别为0.985、0.939、0.904

精度高于单一模型;利用Copula函数修正组合模型预报误差

可显著改善长预见期下预报精度低的问题

1、5、10 d预见期的纳什效率系数分别提高0、0.26、0.48。

Abstract

关键词

Keywords

references

农振学,王超,雷晓辉.基于主成分分析和BP神经网络的赣江流域中长期径流预报[J].水电能源科学,2018(01).

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