【摘 要】
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基于贝叶斯判别分析原理,考虑径流形成的特点及物理成因,选择研究区碧流河水库1959-2011年的实测资料,且将径流分为5个级别,用相关系数模型,考虑因子的不确定性,筛选出相关性
【机 构】
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大连理工大学建设工程学部,中国水利水电科学研究院水资源研究所
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基于贝叶斯判别分析原理,考虑径流形成的特点及物理成因,选择研究区碧流河水库1959-2011年的实测资料,且将径流分为5个级别,用相关系数模型,考虑因子的不确定性,筛选出相关性高、彼此间独立性强的10个判别因子,分别构建基于朴素贝叶斯分类器（N-Bayes）和贝叶斯判别准则（DBayes）的年径流属性级别预报模型,并利用研究区2001-2011年资料进行了试报和检验。预报结果表明：两种模型的预报结果相近,准确率均超过70%,D-Bayes的预报效果略优于N-Bayes,初步说明：贝叶斯判别分析原理在水文预
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