【摘 要】
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基于贝叶斯神经网络 ,构建了资料匮乏地区的径流降尺度模型 ,模拟了叶尔羌河卡群站月平均径流 ,与BP神经网络的结果进行了对比 ,验证了BNN的优越性 ,并结合CMIP5三种气候模式
【机 构】
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河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目（41371051）.
论文部分内容阅读
基于贝叶斯神经网络 ,构建了资料匮乏地区的径流降尺度模型 ,模拟了叶尔羌河卡群站月平均径流 ,与BP神经网络的结果进行了对比 ,验证了BNN的优越性 ,并结合CMIP5三种气候模式GFDL_ESM2G ,GFDL_ESM2M 及MIROC5的RCP 4 .5 ,RCP 6 .0 ,RCP 8 .5三种情景 ,对未来3个时段（2020年代 ,2050年代 ,2080年代）卡群站月平均径流进行了预测 ,并定量计算了预测的不确定性区间 ,研究表明 ：贝叶斯神经网络降尺度模型可以较好地捕捉叶尔羌河的径流特征 ,即
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