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公开(公告)号：CN117932470A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410104879.8
申请日：2024-01-25
Applicant: 扬州大学
IPC: G06F18/2415 , G01C13/00
Abstract: 本发明公开了一种基于动态贝叶斯网络的月径流预报方法，包括以下步骤：(1)选取流域的历史历史水文气象变量数据，进行标准化处理，得到标准化样本；(2)根据分布预测周期构建动态贝叶斯预报模型，确定非平稳条件下最优分布预报周期；(3)通过模型间性能对比，验证动态贝叶斯预报模型的精准性。本发明既可以有效解决平稳条件下经典数据驱动方法对于变量输入‑输出关系的动态可变特性描述不足的问题，又能为应对变化环境下流域中长期预报的精准模拟提供思路和方法；有效提高了月径流预报的精度，特别是可以实现对于高低径流量值进行精准预报；有效应对气候变化背景下水文气象变量的非平稳性相依结构的表征。
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