【摘 要】
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本文在贝叶斯预报系统的框架下,利用BP网络能描述非线性映射的特性建立了基于BP网络的先验密度和似然函数的模型,并采用基于自适应采样算法（Adaptive Metropolis algorithm,简
【机 构】
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东北农业大学水利与建筑学院,河海大学水文水资源学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（50309002）
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本文在贝叶斯预报系统的框架下,利用BP网络能描述非线性映射的特性建立了基于BP网络的先验密度和似然函数的模型,并采用基于自适应采样算法（Adaptive Metropolis algorithm,简称AM）的马尔可夫链蒙特卡罗模拟方法（Markov Chain Monte Carlo,简称MCMC）求解流量的后验密度,最后给出流量的概率预报。实例表明,基于AM-MCMC的BP贝叶斯概率水文预报的精度高,且能给出预报的方差,使得防洪决策可以考虑预报的不确定性。
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