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基于贝叶斯理论的P-Ⅲ分布参数估计与不确定性研究

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
第一章 绪论第11-24页
    1.1 选题的目的和意义第11-12页
    1.2 国内外研究进展第12-21页
        1.2.1 水文频率曲线线型第12-14页
        1.2.2 分布参数估计方法第14-17页
        1.2.3 贝叶斯理论在水文频率分析中的应用第17-21页
    1.3 本文解决的主要问题第21页
    1.4 本文研究的主要内容及技术路线第21-24页
        1.4.1 研究内容第21页
        1.4.2 技术路线第21-24页
第二章 贝叶斯理论与参数估计原理第24-34页
    2.1 贝叶斯理论第24-25页
        2.1.1 贝叶斯理论的提出第24页
        2.1.2 两种统计方法的差异第24-25页
        2.1.3 贝叶斯公式第25页
    2.2 先验分布第25-32页
        2.2.1 由主观概率确定先验分布第26页
        2.2.2 由先验信息确定先验分布第26-27页
        2.2.3 由无信息先验确定先验分布第27-28页
        2.2.4 由共轭先验确定先验分布第28-29页
        2.2.5 由Bootstrap和Bayes Bootstrap法确定先验分布第29-32页
        2.2.6 确定先验的其它方法第32页
    2.3 似然函数第32-34页
第三章 抽样方法第34-46页
    3.1 抽样方法的应用第34页
    3.2 常见的主要抽样方法第34-46页
        3.2.1 Metropolis-Hastings法(MH)第34-35页
        3.2.2 Metropolis法(RWM)第35-36页
        3.2.3 Adaptive Metropolis法(AM)第36页
        3.2.4 Delayed Rejection法(DR)第36-37页
        3.2.5 DRAM算法第37-38页
        3.2.6 数据扩充算法(DA)第38页
        3.2.7 OBMC法第38-39页
        3.2.8 随机梯度MCMC法(SGLD)第39页
        3.2.9 模拟退火法(SA)第39-40页
        3.2.10 模拟回火法(ST)第40-41页
        3.2.11 并行回火法(PT)第41页
        3.2.12 Equi-Energy算法(EE)第41-42页
        3.2.13 Bootstrap法第42-43页
        3.2.14 Bayes Bootstrap法第43-44页
        3.2.15 重要抽样法(IS)第44页
        3.2.16 粒子滤波法(PF)第44-46页
第四章 水文频率计算的不确定性分析方法第46-51页
    4.1 水文不确定性第46页
    4.2 置信区间求解方法第46-51页
        4.2.1 中心极限定理法第46-47页
        4.2.2 枢轴量法第47页
        4.2.3 等尾概率法第47-48页
        4.2.4 拉格朗日函数法第48页
        4.2.5 非线性规划法第48页
        4.2.6 贝叶斯方法第48-49页
        4.2.7 非参数方法第49-51页
第五章 研究区基于贝叶斯理论的水文频率分析第51-78页
    5.1 渭河流域自然条件概况第51-52页
        5.1.1 地形地貌第51页
        5.1.2 河流水系第51页
        5.1.3 水文特征第51-52页
    5.2 研究资料的选取第52-55页
    5.3 基于贝叶斯理论的水文频率分析第55-78页
        5.3.1 抽样直方图第55-59页
        5.3.2 收敛性第59-65页
        5.3.3 抽样时间第65-67页
        5.3.4 分布参数及设计值估计第67-71页
        5.3.5 曲线拟合第71-75页
        5.3.6 置信区间计算第75-78页
第六章 结论与展望第78-81页
    6.1 结论第78-79页
    6.2 展望第79-81页
参考文献第81-86页
附录第86-129页
致谢第129-130页
作者简介第130页

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