【摘 要】
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为揭示入库径流过程预报误差的统计特征及其变化规律,进而为水电站水库优化调度提供更为准确的输入,基于AIC与BIC准则选取最优高斯混合数,同时引入K-means++算法确定高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)的初始参数值,对GMM-Copula模型中的GMM部分进行了改进,建立了基于IGMM-Copula的入库径流过程预报误差随机模拟模型,该模型不仅在单一预见时刻径流预报误差的量化估计上更具优势,而且能通过建立误差的多维联合分布函数实现对误差序列的随机模拟。以锦屏一级水电站水
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51709105),中央高校基本科研业务费专项资金(2020MS026,2019MS031),中国博士后科学基金(2020M680487)。
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为揭示入库径流过程预报误差的统计特征及其变化规律,进而为水电站水库优化调度提供更为准确的输入,基于AIC与BIC准则选取最优高斯混合数,同时引入K-means++算法确定高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)的初始参数值,对GMM-Copula模型中的GMM部分进行了改进,建立了基于IGMM-Copula的入库径流过程预报误差随机模拟模型,该模型不仅在单一预见时刻径流预报误差的量化估计上更具优势,而且能通过建立误差的多维联合分布函数实现对误差序列的随机模拟。以锦屏一级水电站水
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