一种区域长期来水多目标联合概率预测方法

    公开(公告)号:CN107423857B

    公开(公告)日:2018-04-20

    申请号:CN201710639215.1

    申请日:2017-07-31

    IPC分类号: G06F17/00 G06Q10/04 G06Q50/06

    摘要: 本发明提供一种区域长期来水多目标联合概率预测方法,包括:设计考虑多个预测目标独立特征和群体特征的分层贝叶斯概率预测模型;基于预测目标样本数据,分析得出预测目标先验分布,采用马尔科夫链蒙特卡洛方法,对预测目标独立特征参数和群体特征参数进行抽样,优化分层贝叶斯概率预测模型的模型参数,计算满足条件的预测目标方案集合。优点为:首次将分层贝叶斯理论应用于区域长期来水多目标联合概率预测技术中,设计在分层贝叶斯模型的不同层级对独立特征参数和群体特征参数进行马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)抽样,从物理机制和算法设计上完善来水多目标概率预报模型,提高区域长期来水多目标联合概率预测的准确度。