[发明专利]基于改进先验概率的贝叶斯模型的设计洪水方法

说明书

本发明公开了一种基于改进先验概率的贝叶斯模型的设计洪水方法，具体按照选择多个备选线型、分别计算每个备选线型的综合指数值和根据综合指数值建立贝叶斯模型，并由该贝叶斯模型计算洪水的设计值的步骤。本发明基于改进先验概率的贝叶斯模型的设计洪水方法，通过改进先验概率来提高贝叶斯模型精度，进而达到降低线型选择不确定性影响的目的，从而提高设计结果精度。

技术领域

本发明属于水利工程设计技术领域，涉及一种基于改进先验概率的贝叶斯模型的设计洪水方法。

背景技术

洪水频率分析是设计洪水推求的核心环节，降低其计算过程中的不确定性有助于提高结果精度，为水利工程设计等提供可靠依据。洪水频率计算中，分布线型的选择尤为重要，为了减少线型选择对洪水频率计算结果的影响程度，国内外学者提出了采用贝叶斯模型综合的方法进行计算^[1-4]。贝叶斯模型综合基于贝叶斯原理，是一种将模型本身的不确定性考虑在内的多模型分析统计综合方法^[5-6]。桑燕芳等人^[7]的研究结果支持水文线型选择和综合方法能够有效的提高水文设计结果的精度和可靠度。刘攀等人^[8]的研究结果表明，贝叶斯模型能够通过各线型的后验概率自动设置权重进行模型综合，并且能够均衡模型的参数个数与拟合度之间的关系，能够有效的识别数据的真实线型。贝叶斯模型的核心旨在充分利用先验信息来合理预估后验概率^[9-10]。但目前，考虑线型不确定性的研究中，先验信息均是采用无先验信息时的先验概率，即认为先验概率为P(M_i)＝1/k(k为线型个数)，而实际情况中，不同线型对样本的拟合情况是不同的，其先验概率也是不同的。梁忠民^[11]提出若不能合理利用先验信息得出可靠的先验分布，采用贝叶斯方法时会引入额外的不确定性从而降低贝叶斯理论的优越性。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于改进先验概率的贝叶斯模型的设计洪水方法，能够降低洪水频率计算过程中线型选择的不确定性，从而提高设计洪水结果精度。

本发明所采用的技术方案是，基于改进先验概率的贝叶斯模型的设计洪水方法，具体按照下述步骤进行：

步骤1，选择多个备选线型；

步骤2，分别计算每个备选线型的综合指数值；

步骤3，根据综合指数值建立贝叶斯模型，并由该贝叶斯模型计算洪水的设计值。

本发明的特点还在于：

步骤1具体按照下述步骤选择备选线型：

步骤1.1，根据研究区域的实测水文数据挑选多种不同的分布线型；

步骤1.2，对每种的分布线型分别进行参数估计，分别得到每种分布线型的参数结果；

步骤1.3，对每种分布线型的参数结果均进行柯尔莫哥洛夫检验，将通过检验的分布线型作为备选线型。

步骤1.3进行柯尔莫哥洛夫检验时，显著性水平设定为α＝0.05。

步骤2具体按照下述步骤进行：

步骤2.1，根据目标需求选择多个评价准则；

步骤2.2，分别根据各个备选线型的参数估计结果计算该备选线型的各个评价准则结果值；

步骤2.3，分别根据每个备选线型的各个评价准则结果值计算该备选线型的综合指数。

步骤2.1中的评价准则包括AICc准则、ABS准则、RMSE准则、WLS准则。

每个备选线型的AICc准则结果值按照下述公式进行计算：