【摘 要】
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针对贝叶斯概率预报模型（Bayesian processor of forecasts,BPF）中输入数据的正态转换问题,探讨了Meta-Gaussian模型（MG）和Box-Cox变换（BC）对BPF模型性能的影响。首先利用MG和BC分
【机 构】
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重庆交通大学河海学院水利水运工程教育部重点实验室,重庆市地质矿产勘查开发局南江水文地质工程地质队
【基金项目】
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国家自然科学基金(51609025;91547111);重庆交通大学国家内河航道整治工程技术研究中心暨水利水运工程教育部重点实验室开放基金(SLK2015B08)
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针对贝叶斯概率预报模型（Bayesian processor of forecasts,BPF）中输入数据的正态转换问题,探讨了Meta-Gaussian模型（MG）和Box-Cox变换（BC）对BPF模型性能的影响。首先利用MG和BC分别对BPF模型输入数据进行正态转换,然后分别建立BPF-MG和BPF-BC模型进行概率预报,最后对BPF-MG和BPF-BC在不同预见期和不同数据样本条件下的预报能力进行了分析。结果表明,当数据样本较少时,BPF-MG具有较高的稳定性,但BC转换比MG更简单,BC变换系数
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