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| 編輯推薦： |
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《确定性水文模型的贝叶斯概率预报: 理论与方法》介绍的理论方法具有广泛的适用性，可供从事水文学及水资源、水利工程、农业工程、环境科学及其他相关专业的教学、研究和管理工作的读者借鉴和参考.
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| 內容簡介： |
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《确定性水文模型的贝叶斯概率预报:理论与方法》采用BP神经网络和改进的蒙特卡罗数值算法研究贝叶斯预报系统的先验密度、似然函数的表达方法及后验密度获取技术，构建流域概率降雨预测模型和概率洪水预报系统，对各种算法的基本原理进行详尽介绍和实例应用研究，同时，建立基于贝叶斯理论的马尔可夫链蒙特卡罗模型算法，用于水文模型参数的不确定性分析，利用该算法分析获取Nash模型参数在不同研究流域的不确定性特征。《确定性水文模型的贝叶斯概率预报:理论与方法》介绍的理论方法具有广泛的适用性，可供从事水文学及水资源、水利工程、农业工程、环境科学及其他相关专业的教学、研究和管理工作的读者借鉴和参考。
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| 目錄：
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绪论
0.1人类面临的水问题
0.2概率水文预报的必要性
0.3概率水文预报的特点
0.4水文不确定性的来源
0.5水文不确定性研究概况
0.6概率水文预报的研究进展
参考文献
第1章贝叶斯概率预报的基本理论框架
1.1概率水文预报的特点
1.2贝叶斯概率水文预报的原理
1.3输入不确定性处理
1.4水文不确定性处理
1.4.1水文不确定性处理简介
1.4.2贝叶斯理论在水文不确定性分析中应用
1.5先验分布的确定方法
1.5.1利用先验信患确定先验分布
1.5.2利用边缘分布m（x）确定先验分布
1.5.3无信息先验分布
1.5.4共轭先验分布
1.5.5多层先验
1.5.6主观概率
1.6似然函数的确定方法
参考文献
第2章遗传算法
2.1遗传算法简介
2.2遗传算法可行的改进措施
2.2.1控制参数的设置
2.2.2编码方式的改进
2.2.3选择算子的改进
2.2.4杂交算子的改进
2.2.5算法终止条件的改进
2.2.6改进父代替换方式
2，3基于实数编码的加速遗传算法的改进
2.3.1算法的计算原理
2.3，2算法的测试
2.3.3RAGA在水资源工程中的应用
参考文献
第3章马尔可夫链蒙特卡罗算法
3.1马尔可夫链蒙特卡罗算法
3.1.1马尔可夫链蒙特卡罗算法的基本原理
3.1.2马尔可夫链蒙特卡罗期望值目标函数
3.1.3马尔可夫链蒙特卡罗处理机会约束
3.2AdaptiveMetropolis算法
3.3MCMC的抽样方法
3.3.1AM—MCMC
3.3.2Metropolis算法
3.3.3Metropolis—Hastings算法
3.3.4Gibbs采样
3.4AM算法的改进
3.4.1基于贝叶斯理论的接受概率
3.4.2初始样本及协方差选择的优化
3.5收敛准则
3.6RAGA—AM—MCMC算法性能测试
3.7基于BAM—MCMC的BFS基本框架
参考文献
第4章BP神经网络模型
4.1人工神经网络设计
4.1.1ANN的基本知识
4.1.2ANN的拓扑结构
4.2BP学习算法
4.2.1BP算法的网络误差的确定和权值的调整
4.2.2BP算法的反向传播流程
4.2.3BP算法的限制与不足
4.2.4BP算法的改进与应用
4.2.5SABP算法的应用
参考文献
第5章确定性水文模型
5.1新安江模型
5.1.1新安江模型简介
5.1.2模型的基本思想
5.1.3三水源新安江模型的结构
5.1，4基于XAJ模型的贝叶斯概率洪水预报
5.1.5实例应用
5.2Nash模型
参考文献
第6章基于BP神经网络的贝叶斯概率洪水预报
6.1模型的构建
6.1.1先验密度的确定
6.1.2后验信息的获取及似然函数的确定
6.1.3后验密度的获取
6.1.4降雨量概率预报
6.2BP模型数据预处理
6.3网络特征值矩阵的建立
6.3.1BP参数的选定及网络结构的确定
6.3.2BP网络仿真模拟预测
6.4实例应用
6.4.1基础数据
6.4.2先验密度的确定
6.4.3似然函数的构建
6，4，4基于BAM—MCMC的贝叶斯概率降雨预报
参考文献
第7章基于Nash模型的贝叶斯概率洪水预报
7.1研究区域概况
7.1.1沿渡河流域自然情况简介
7.1.2挠力河流域研究区域概况
7.2基于RAGA—AM—MCMC的BFS基本框架
7.3基于Nash模型贝叶斯概率洪水预报
7.3.1沿渡河流域概率洪水预报
7.3.2襄阳一皇庄段的概率洪水预报
7.3.3挠力河流域概率洪水预报的研究
参考文献
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