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Vine Copula与贝叶斯模型平均结合的月径流预测及应用

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农业工程学报 2022年第24期38卷 73-82页

作者：吴海江粟晓玲祁继霞张特朱兴宇武连洲西北农林科技大学旱区农业水土工程教育部重点实验室杨凌712100 西北农林科技大学水利与建筑工程学院杨凌712100

准确可靠且预见期较长的月径流预测对水资源配置、防汛抗旱以及生态环境保护等具有重要意义。径流变化与降水、气温、潜在蒸散发以及前期径流等存在密切联系。鉴于Vine Copula可以灵活地将多个随机变量的边缘分布函数通过Copula对的形... 详细信息

准确可靠且预见期较长的月径流预测对水资源配置、防汛抗旱以及生态环境保护等具有重要意义。径流变化与降水、气温、潜在蒸散发以及前期径流等存在密切联系。鉴于Vine Copula可以灵活地将多个随机变量的边缘分布函数通过Copula对的形式联结起来构造多维联合分布函数以及贝叶斯模型平均(Bayesian Model Averaging,BMA)在处理多模型集合预报方面的优势,该研究基于BMA集合多个Vine Copula模型提出了一种BVC径流预测模型(简称BVC模型),应用于黄河流域上游4个水文站(唐乃亥站、民和站、红旗站和折桥站)的月径流预测,采用确定性系数(R2)、纳什效率系数(Nash-Sutcliffe Efficiency coefficient,NSE)和均方根误差(Root Mean Squared Error,RMSE)评价模型的预测性能。结果表明,验证期内预见期为1~3个月时,BVC模型在各水文站的R2均大于等于0.83、NSE均大于等于0.78且RMSE均维持在较低水平;与随机森林(Random Forest,RF)模型和长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory Neural Network,LSTM)模型相比,BVC模型能够很好地预测各水文站月径流的变化过程,特别是月径流极值的变化。研究表明BVC模型在预见期为1~3个月时的月径流预测性能明显优于RF模型和LSTM模型。该研究构建的BVC模型为流域的水资源管理和风险评估等提供参考。

关键词：水资源机器学习径流预测贝叶斯模型平均 Vine Copula 黄河流域

基于贝叶斯模型平均的基准剂量估计及其在白银市人群镉暴露评估中的应用

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环境与职业医学 2022年第9期39卷 1004-1010页

作者：贺娜娜孙金芳何杰宇余小金东南大学公共卫生学院江苏南京210009 昆明医科大学公共卫生学院云南昆明650500

[背景]最优模型法估计基准剂量(BMD)时未考虑模型选择的不确定性,国内暂无使用贝叶斯模型平均(BMA)估计BMD的研究。[目的]将BMA应用于我国镉污染的暴露评估研究,讨论BMA在基于剂量-反应模型的BMD估计中的作用,为有害物质健康风险评估提... 详细信息

[背景]最优模型法估计基准剂量(BMD)时未考虑模型选择的不确定性,国内暂无使用贝叶斯模型平均(BMA)估计BMD的研究。[目的]将BMA应用于我国镉污染的暴露评估研究,讨论BMA在基于剂量-反应模型的BMD估计中的作用,为有害物质健康风险评估提供方法学支持。[方法]模拟研究基于甘肃省白银市某镉污染区数据获得的不同剂量-反应模型(Gamma、Loglogistic、Log-probit、Two-stage和Weibull模型)的参数和中国5个镉污染区的尿镉范围,模拟不同正确模型、不同剂量组数(5、8)、不同样本量(50、100、200)的模拟数据,比较BMA和最优模型法的优劣。实例分析使用甘肃省白银市某镉污染区的镉暴露数据。模拟研究和实例分析均以尿镉为镉暴露指标,β_(2)-微球蛋白异常率为效应指标,基准反应设定为10%,分别使用正确模型(模拟数据时使用的模型)、最优模型法[赤池信息准则(AIC)最小的模型]和BMA估计BMD及其95%置信区间下限(BMDL);比较不同方法估计的BMD、BMDL及相对偏差。[结果]对于模拟研究,随着样本量或剂量组数增加,BMD的第5百分位数和第90百分位数区间大致呈现变窄趋势;当正确模型为单一模型时,BMA估计的BMD相对偏差大于最优模型法;当正确模型为等权重混合模型时,BMA估计的BMD相对偏差小于最优模型法。基于实例数据,最优模型为Log-probit模型(AIC=1814.46),其次为Log-logistic模型(AIC=1814.57);Log-probit模型、Log-logistic模型和BMA估计的BMD(BMDL)分别为3.46(2.68)、3.16(2.33)和2.92(2.07)μg·g^(−1)。[结论]在正确模型已知时,最优模型法依然是值得推荐的方法;但在有害物质剂量-反应关系高度不确定或来源人群、暴露分组等不同时,BMA与最优模型法相比,理论上更充分地考虑了可能存在的多个备选模型,能提供更为稳定的BMD和BMDL估计。

关键词：基准剂量剂量-反应模型贝叶斯模型平均尿镉暴露评估

探索中学生非认知能力发展的关键因素——基于贝叶斯模型平均法的估计

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北京大学教育评论 2023年第2期21卷 120-154,191,192页

作者：周金燕北京师范大学教育学部/首都教育经济研究基地北京100875

青少年非认知能力的培养正日益受到重视,但有关影响因素的研究还比较有限。本研究通过收集中国六个省市初高中学生的非认知能力及相关因素数据,并运用贝叶斯模型平均技术对50多个潜在影响因素进行了检验和识别。一个重要发现是:与人连... 详细信息

青少年非认知能力的培养正日益受到重视,但有关影响因素的研究还比较有限。本研究通过收集中国六个省市初高中学生的非认知能力及相关因素数据,并运用贝叶斯模型平均技术对50多个潜在影响因素进行了检验和识别。一个重要发现是:与人连接的“关系类”因素——父母的教养风格、学校的师生交流、同伴关系以及校园欺凌等,是青少年非认知能力发展最关键的因素。而在传统上被认为重要的“资源类”因素——学校资源、课外班学习以及父母养育时间的投入等,却与非认知能力的关联较弱。家庭经济社会背景仅预测了一小部分非认知能力。这表示不同于过去主要以学业成绩为产出、注重资源投入的方案,以非认知能力为产出的教育投资研究应转向对父母教养态度及策略、教师支持和沟通、同伴支持等与人连接因素的关注。本研究的发现也为教育投资突破家庭禀赋和学校资源约束,促进平等甚至阻断贫穷的传递提供了可作用的路径。

关键词：非认知能力贝叶斯模型平均青少年关键因素

中国上市企业创新的影响因素研究 ——基于贝叶斯模型平均

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中国上市企业创新的影响因素研究 ——基于贝叶斯模型平均

作者：曾盈深圳大学

学位级别：硕士

在企业创新因素的研究文献中,大多数是基于少数变量和一个代表性模型。由于只选择少数几个变量和一个模型而忽略了具有相当解释力的其它模型,存在一定的模型不确定性,使得结论缺乏稳健性与全面性。本文主要基于模型不确定性视角,创新性... 详细信息

在企业创新因素的研究文献中,大多数是基于少数变量和一个代表性模型。由于只选择少数几个变量和一个模型而忽略了具有相当解释力的其它模型,存在一定的模型不确定性,使得结论缺乏稳健性与全面性。本文主要基于模型不确定性视角,创新性地引入贝叶斯模型平均(BMA)的方法,研究中国上市企业创新的影响因素。首先,对技术创新的影响因素和贝叶斯模型平均(BMA)方法的相关文献进行梳理总结。其次,选取2011-2019年A股所有上市企业的面板数据,20个解释变量,利用贝叶斯模型平均(BMA)方法对中国上市企业创新进行影响因素分析。最后,对上市企业分别根据产权性质、行业性质与企业规模进行样本划分,进一步研究了不同性质企业的创新影响因素。由于贝叶斯模型平均(BMA)考虑到了所有可能的模型,综合了所有模型信息,因此得到的结果更加稳健与全面。研究结果表明,从行业竞争因素来看,行业垄断程度是影响中国上市企业创新的最重要因素,对企业创新具有显著负效应。同时,个股在行业中的垄断地位越高,企业就越倾向于采取保守策略,减少创新。从企业内部因素看,企业规模、企业研发投入金额和无形资产积累是影响企业技术创新关键变量,是上市企业创新的重要支撑。从创新的外部环境来看,政府的上一期创新补贴与所在城市的经济发展状况对企业创新具有重要正向影响。企业年龄对企业创新的影响可能被夸大,其对企业创新影响并不显著。进一步划分样本研究,关键结果与总样本基本一致,只是重要性排序不同,说明贝叶斯模型平均(BMA)方法得出的影响因素是较为稳健不受样本划分影响的。

关键词：企业创新影响因素模型不确定性贝叶斯模型平均

基于贝叶斯模型平均的地方政府债务可持续性影响因素研究

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基于贝叶斯模型平均的地方政府债务可持续性影响因素研究

作者：刘涵彬东北财经大学

学位级别：硕士

地方政府债务可持续是指地方政府能够按时对债务进行还本付息,是关系到地区经济发展、防范化解重大金融风险的重要问题。分税制改革以来,地方政府一直通过预算外融资来弥补财政收支缺口,特别是自2008年国家实施4万亿投资计划以后,地方... 详细信息

地方政府债务可持续是指地方政府能够按时对债务进行还本付息,是关系到地区经济发展、防范化解重大金融风险的重要问题。分税制改革以来,地方政府一直通过预算外融资来弥补财政收支缺口,特别是自2008年国家实施4万亿投资计划以后,地方政府承担了较大的支出责任,通过融资平台举债的规模不断扩大,造成地方政府债务可持续性持续下降。一方面,地方政府债务在以往的经济发展中发挥了重要作用,但当下显隐性债务的积累,已成为地方经济发展的沉重负担。另一方面,随着经济发展进入新常态,加之减税降费政策的力度不断加大,地方政府财政收入增速明显下滑,财政压力日益凸出,地方政府债务可持续问题已经成为防范化解系统性金融风险的重中之重。因此,准确度量地方政府债务的可持续性,并分析其关键影响因素,对于制定合理的财政政策、维持经济稳定增长以及防范化解系统性金融风险具有重要的现实意义。基于此,本文以2011年至2020年间31个省市的面板数据为样本,采用财政反应函数法测算了各省市的负债率上限,用其与历年负债率的差值量化地方政府债务可持续性。利用国内外学者以往研究中选取的变量以及债务运作环节中的影响因素作为待选取变量,以贝叶斯模型平均法探究出对地方政府债务可持续性产生有效影响的因素,并检验了不同地区间影响因素的差异,得到了如下结果:(1)从财政反应函数的估计结果来看,在不考虑中央补助收入的情况下,我国地方政府的负债率与基础财政盈余率呈线性关系,基础财政盈余率随负债率的上升而下降。在地方政府的财政收入中加入中央补助收入后,地方政府的基础财政盈余率与负债率呈现出非线性特征,基础财政盈余率随负债率的上升而先上升后下降,但随着负债率的继续升高,基础财政盈余率不再继续下降甚至略有回升,说明中央政府在地方政府负债率过高的情况下会对其进行救济。(2)从计算出的理论负债率上限来看,在考虑了地方政府隐性债务的情况下,全国层面的地方政府负债率上限均值为53.47%,出现财政疲劳现象时的负债率均值为14.94%。从剩余负债空间来看,大部分省份的债务仍处于可持续水平,其中上海、广东、北京、福建、江苏等省份的债务可持续性水平较高,而一些西部地区例如贵州、青海和甘肃的负债率常年高于理论负债上限,处于不可持续状态。(3)在探究地方政府债务可持续性影响因素上,本文采用了能有效解决模型不确定性问题的贝叶斯模型平均法,根据其后验包含概率及后验均值对各类指标进行筛选评价。从我国整体层面的结果发现,贸易开放度、经济增长率、市场化水平、土地出让收入占比及互联网普及率,对地方政府债务可持续性具有正向影响,而金融深化率、固定投资增速、财政收支平衡率、转移支付依赖度对政府债务可持续性具有负向影响,通过对更改不同的先验假设与变量筛选方法得出的结果进行比较,发现结论是稳健的。(4)考虑到我国区域间经济发展差异较大的特征,本文将全国的省份按债务可持续性的高低划分为两组分别进行影响因素分析。表现为:在高债务可持续性地区,经济增长率、贸易开放度、金融发展成熟度和土地出让收入占比对债务可持续性产生正向影响,固定资产投资增速和金融深化率产生负向影响。在低债务可持续性地区,市场化指数、土地出让收入占比及经济增长率能提高债务可持续性,而金融发展成熟度、固定资产投资增速、宏观税负水平和转移支付依赖度会降低债务可持续性。本文的创新点在于:(1)以往研究债务可持续性问题时,债务可持续性通常以“负债率”、“债务规模”等数据进行度量,而本文充分考虑了地区间的差异,在使用财政反应函数法估算出各省负债上限的基础上,减去历年的负债率,以剩余负债空间来度量各省的债务可持续性。(2)本文立足于模型不确定性,将贝叶斯模型平均方法引入到地方政府债务的问题研究中,运用贝叶斯模型平均方法对债务可持续性指标体系进行分析,以后验包含概率对影响因素进行排序,得到地方政府债务可持续性的主要影响因素,避免了以往研究中人为设定模型带来的模型不确定性,结论更为可信。

关键词：地方政府债务可持续性财政反应函数贝叶斯模型平均

基于贝叶斯模型平均的多因素作用下隧道衬砌劣化机理与寿命预测

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基于贝叶斯模型平均的多因素作用下隧道衬砌劣化机理与寿命预测

作者：邢科航济南大学

学位级别：硕士

隧道衬砌在二氧化碳、氯离子等因素作用下会导致衬砌内部钢筋发生锈蚀,进而导致混凝土结构发生不同程度的劣化,使得隧道衬砌不能在设计年限内完成服役任务。以往寿命预测依赖于结构的初始状态并使用单一公式进行预测,其结果往往不够精... 详细信息

隧道衬砌在二氧化碳、氯离子等因素作用下会导致衬砌内部钢筋发生锈蚀,进而导致混凝土结构发生不同程度的劣化,使得隧道衬砌不能在设计年限内完成服役任务。以往寿命预测依赖于结构的初始状态并使用单一公式进行预测,其结果往往不够精确过于保守。另外目前来说对于以哪种形式对隧道寿命进行预测,如何利用已有监测信息得到较为准确的值,实现对隧道寿命进行准确把握是一个难点。本文在碳化深度、氯离子浓度影响钢筋锈蚀的基础上,建立钢筋锈蚀后正截面抗弯承载力模型、通过可靠度计算确定隧道预期的寿命,此外本研究采用贝叶斯模型平均法,结合现有检测信息,为预测隧道寿命提供了一种可靠且高效的方法,具体如下:1、分析隧道衬砌劣化机理,建立综合考虑钢筋锈蚀的衬砌劣化模型。为避免寿命预测的过于保守,研究衬砌钢筋在不同因素侵蚀下的锈蚀状态,研究钢筋锈蚀后钢筋强度变化及混凝土强度随时间的变化,建立锈蚀后正截面时变抗弯承载力模型。2、通过建立功能函数计算可靠度完成对隧道衬砌寿命的预测,分别建立碳化作用及氯离子侵蚀下钢筋锈蚀的功能函数,钢筋锈蚀后正截面抗弯承载力功能函数,同时考虑时变混凝土强度变化及锈蚀引起钢筋强度变化,并对功能函数中的模型参数进行敏感性分析,将模型的不确定性纳入计算过程。3、基于贝叶斯模型平均方法,对隧道衬砌寿命进行预测。对于锈蚀模型考虑碳化深度模型平均及氯离子浓度模型平均,对于承载力模型,考虑时变混凝土强度及钢筋强度模型平均,并基于已有观测值对模型权重进行更新,得到更加接近真实值的预测结果,同时使用误差评价分析对已有的模型和贝叶斯更新后的模型进行评价,实现对隧道寿命的精准把握。4、以韩国某隧道为例,运用理论计算模型对不同影响因素下的隧道寿命进行评估,并根据检测信息,实现对隧道寿命的更新和预测。结果表示:隧道衬砌内侧钢筋在设计使用年限内不会因碳化作用发生锈蚀,衬砌外侧钢筋会在第35年因保护层位置处氯离子浓度到达阈值而发生锈蚀。当以抗弯承载力极限状态为标准时,隧道会在第97年因衬砌外侧钢筋锈蚀导致承载力不足而不满足设计使用年限。因此在实际工程中要加强对隧道的监测,以便对隧道进行预防性养护。

关键词：可靠度隧道寿命贝叶斯模型平均检测数据

非正态分布下贝叶斯模型平均方法在降水预报中的应用研究

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非正态分布下贝叶斯模型平均方法在降水预报中的应用研究

作者：乔锦荣中国气象科学研究院

学位级别：硕士

降水是公众最为关心的天气现象之一,强降水可导致暴洪,造成城市内涝、泥石流等各类地质灾害,对国民经济和社会生活具有严重危害。因此,提升降水预报的准确率尤为关键。目前,实际业务中预报员能够获得多种数据和数值预报产品,如何综合利... 详细信息

降水是公众最为关心的天气现象之一,强降水可导致暴洪,造成城市内涝、泥石流等各类地质灾害,对国民经济和社会生活具有严重危害。因此,提升降水预报的准确率尤为关键。目前,实际业务中预报员能够获得多种数据和数值预报产品,如何综合利用它们得到更为精确的预报始终是降水预报研究中的热点和难点问题之一。在数值模式预报的基础上进行集合订正是一种提升降水预报能力的重要方法,而检验评估降水预报性能和改进订正方法是其中的两个重要步骤。本研究引入凝聚层次聚类分析方法,将不同的预报产品的不同检验评估结果进行归类分析。以2019年6-9月全国智能预报技术方法交流大赛的网格预报数据及国家气象中心指导预报、欧洲中期天气预报中心（ECMWF）和美国国家环境预测中心（NCEP）的全球模式预报数据构成的样本集为实例进行分析,结果表明,凝聚层次聚类结果能够清晰地反映样本集内预报产品的整体性能以及各预报产品的异同;采用不同数量的降水评估指标进行聚类,聚类结果具有明显差异,但高相似度的预报产品均能划分为一个子类。此外,分析了预报大赛产品中不同行政区域的降水预报能力,并将客观预报产品与ECMWF模式进行比较。结果表明,位于不同行政区域的省（市）存在相似的降水评分,华北的晴雨预报准确率和华东的TS评分高于其他区域。绝大部分客观预报在晴雨和降水量相对误差预报性能上优于ECMWF,但针对强降水预报,客观预报的预报能力不如ECMWF。通过聚类分析表明,采用贝叶斯模型平均方法的预报结果尚有改进空间。采用贝叶斯模型平均方法进行确定性预报时,特别是在针对非连续、非正态分布的降水预报时,采用概率分布的第50百分位的预报值往往不能得到最优的预报。针对此问题,本文提出一种针对不同误差度量标准的自适应概率选择法,利用2019年5-8月NCEP和ECMWF两种全球数值预报降水产品,以京津冀地区为研究范围,针对日降水开展预报试验并进行检验评估。在以均方根误差（RMSE）作为误差度量标准的自适应概率选择（BMASA）试验中,通过对训练期样本进行回报,确定每一个训练期均存在RMSE最小的预报百分位,并且这个百分位不是第50百分位。采用通过训练期回报得到的最优概率百分位进行预报能显著地减小RMSE,预报效果要远好于中位数预报以及单一模式预报。个例检验表明BMA-SA能较好地把握主要强降水落区,对于10 mm及以上量级的降水,其TS和BIAS评分均优于采用中位数预报。但同时也发现,对于弱降水（0.1 mm和5 mm以上）,其预报表现不如中位数预报。因此,采用RMSE作为误差度量标准,并不一定保证TS和BIAS评分也能同步达到最优。以上研究表明,自适应概率选择法中不同的误差度量标准会影响预报结果,因此研究了以TS和BIAS评分作为误差度量标准的自适应概率选择法（BMABPT和BMA-BPB）。结果表明,针对不同降雨量阈值均存在使TS评分或BIAS评分最优的百分位,并且两者非常接近。个例试验中,BMA-BPT和BMA-BPB都能明显改善ECMWF的大面积空报和NCEP较大区域的漏报情形,并且整体的降水落区和以RMSE为标准的BMA-SA一致。对2019年8月整体预报效果检验发现,两者的预报效果均比选取固定百分位进行预报有所改进。

关键词：贝叶斯模型平均自适应概率选择法凝聚层次聚类降水预报检验评估

基于贝叶斯模型平均理论的水文模型合成预报研究

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水力发电学报 2010年第2期29卷 114-118页

作者：梁忠民戴荣王军余钟波水文水资源与水利工程科学国家重点实验室、河海大学南京210098 中国水利顾问集团西北勘测设计院西安710065 Dept.of Geoscience University of NevadaLas VegasNV 89154USA

通过亚高斯模型分别对实测和水文模型预报的洪水序列进行正态分位数变换,并建立变换后的实测与预报时间序列的线性关系;然后根据贝叶斯模型平均理论,以实测序列条件下某一水文模型为最优模型的概率为权重,对各模型预报变量的条件概率密... 详细信息

通过亚高斯模型分别对实测和水文模型预报的洪水序列进行正态分位数变换,并建立变换后的实测与预报时间序列的线性关系;然后根据贝叶斯模型平均理论,以实测序列条件下某一水文模型为最优模型的概率为权重,对各模型预报变量的条件概率密度函数进行加权,得到预报变量的概率密度函数,即高斯混合模型,从而实现了不同水文模型预报的合成及概率预报;最后,采用期望最大化算法估计高斯混合模型的参数。以密赛流域为实例,对本文的方法进行了验证。结果表明,基于贝叶斯模型平均的水文模型的合成预报不仅可以提供精度较高的均值预报,而且可以通过置信区间估计,定量评价模型预报的不确定性。

关键词：水文物理学水文预报贝叶斯模型平均水文不确定性分析亚高斯模型期望最大化算法

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基于改进的贝叶斯模型平均的方法和应用研究

数学的实践与认识 2022年第10期52卷 240-249页

作者：吴香华周洁琴解康刘端阳南京信息工程大学数学与统计学院江苏南京210044 南京气象科技创新研究院中国气象局交通气象重点开放实验室江苏南京210008

基于交互式全球大集合预报系统TIGGE的ECMWF、JMA和UKMO集合预报数据,运用概率统计中的贝叶斯模型平均对东北地区24小时累积降水量的预报技术进行后处理.已有研究发现,BMA预报对弱降水事件是准确的,但对中等、强降水事件的能力有限.因此... 详细信息

基于交互式全球大集合预报系统TIGGE的ECMWF、JMA和UKMO集合预报数据,运用概率统计中的贝叶斯模型平均对东北地区24小时累积降水量的预报技术进行后处理.已有研究发现,BMA预报对弱降水事件是准确的,但对中等、强降水事件的能力有限.因此,提出基于模糊C均值聚类的分类贝叶斯模型平均(Categorized Bayesian Model Averaging,CBMA).结果表明,CBMA基于FCM算法,考虑BMA在不同量级降水的参数不确定性,提高BMA在中等、强降水的适用性,具有较好的预报效果.

关键词：集合预报降水统计后处理贝叶斯模型平均模糊C均值聚类