水文频率线型选择与综合过程中贝叶斯因子求解新方法

？为克服水文频率线型选择和综合过程中,贝叶斯因子求解时参数先验分布确定和线型边缘分布数值积分这两个难点问题,联合应用了贝叶斯采样方法和最大熵原理(POME)求解参数后验分布表达式,然后应用参数采样结果中逐个样本近似求和方法代替线型边缘分布积分过程,进而建立了贝叶斯因子求解新方法。实例分析和Monte-Carlo统计试验验证了该方法的准确性和有效性。分析结果显示:序列长度和参数取值大小等因素对贝叶斯因子和水文线型后验概率求解结果影响较大;由于BIC准则的实质是通过寻求一组最优参数值进行贝叶斯因子求解,因此在受到不利因素影响时参数估计结果往往存在较大误差,使得BIC准则的分析结果也存在较大偏差。贝叶斯因子求解新方法能够克服上述不利因素的影响,可以合理地分析和描述参数不确定性,使得分析计算结果明显改善,因此所提新方法具有更好的实用性和可靠性。