径流预报误差的混合t Location-Scale分布模型及应用

摘要：

基于混合t Location-Scale分布良好的自适应性,利用k均值聚类法挖掘数据隐含结构、 良好的聚类效果特点,建立了不同预见期径流预报误差混合t Location-Scale分布模型.将模型应用于雅砻江流域官地水库,对预见期分别为6、12、18 h和24 h的区间径流预报误差进行了分析与建模,结果发现混合t Location-Scale分布模型弥补了单一分布难以描述径流预报误差特征多样性的局限,能更准确地描述不同预见期径流预报误差的统计特征,误差分布与实测径流预报误差的变化规律一致,可为水库水电站的径流预报和调度运行提供更加准确、 可靠的来水数据.

关键词：径流预报误差、单一分布模型、混合t Location-Scale分布模型、k均值聚类

所属期刊栏目：46

分类号：P338(水文科学（水界物理学）)

资助基金：国家重点研发计划项目;国家自然科学基金资助项目

在线出版日期：2020-12-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：13-18