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针对复杂非线性水文模型参数识别及不确定性分析问题,引入基于马尔可夫链蒙特卡罗思想的SCEM-UA算法,以岷江流域为研究实例,对降雨径流模型的参数优选问题进行了分析,并探讨了该算法在推求参数后验分布的搜索性能和效率。结果发现,SCEM-UA算法能快速有效地推求出参数后验概率分布。同时,开展基于SCEM-UA算法取样的参数全局敏感性分析,对比参数敏感性和后验分布,表明两者密切相关,敏感性强的参数其边缘后验概率密度分布存在明显峰值,相反,敏感性弱的参数其后验概率分布较为平坦且无规律可循,从而导致模型参数的不确定性大大增强。 相似文献
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将SCEM—UA算法内嵌于新安江模型中,利用梅山水库流域水文资料对该算法优选的参数结果进行分析．参数优选主要针对模型的敏感参数,并用实测资料对其验证分析,最后计算洪水精度评定指标分析高水过程模拟结果．研究表明,SCEM—UA算法能够快速有效地对新安江模型参数进行优选,并且基于该参数率定结果的新安江日模型在梅山水库流域上运行效果良好． 相似文献
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