Resumen

Dado que el método de Promediado de Modelos Bayesianos (BMA) puede combinar las previsiones de diferentes modelos para generar una nueva que se espera sea mejor que la de cualquier modelo individual, ha sido ampliamente utilizado en hidrología para la predicción hidrológica de conjunto. Estudios previos del BMA se han centrado principalmente en la comparación de la predicción media del BMA con la predicción de cada modelo individual. Dado que el BMA tiene la capacidad de proporcionar una distribución estadística de la cantidad a predecir, el enfoque de investigación en este estudio se desplaza hacia la comparación del intervalo de incertidumbre de la predicción generada por el BMA con el de cada modelo individual bajo dos esquemas de combinación de BMA diferentes. En el primer esquema de BMA, tres modelos bajo la misma función objetivo de eficiencia de Nash-Sutcliffe son calibrados respectivamente, proporcionando un conjunto de predicciones de tres miembros para la combinación de BMA. En el segundo esquema de BMA, los tres modelos son calibrados respectivamente bajo

• Materias:Modelado matemático Modelo de red neuronal Tasa de convergencia Aritmética Ondículas libres
• Subjects:Mathematical modeling Neural network model Convergence rate Arithmetic Free wavelets
• Palabras claves:Promedio de modelos bayesianos; Hidrología; Predicción de conjunto; Bma; Intervalos de incertidumbre; Modelos individuales
• Keywords:Bayesian model averaging; Hydrology; Ensemble prediction; Bma; Uncertainty intervals; Individual models