以潮白河为研究区域, 探讨了与模型参数及模型模拟性能有关的多参数灵敏度及不确定性分析
方法(Multi2Parameter Sensitivity and Uncertainty Analysis, MPSUA). 基于Monte Carlo …

参数敏感性分析是模型不确定性量化的重要环节, 有助于有效识别关键参数,
减少参数的不确定性影响, 进而提高参数优化效率. 利用Morris 筛选方法定性识别相对重要参数 …

水文模型参数敏感性分析是模型不确定性量化研究的重要环节, 其可以有效识别关键参数,
减少模型率定的不确定性, 提高模型优化效率. 然而如何快速有效地定量评估参数敏感性已成为 …

基于不确定性分析技术的两种水质模型率定方法比较-[维普官方网站]-www.cqvip.com-维普网 
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Parameter identification, model calibration, and uncertainty quantification are important
steps in the model-building process, and are necessary for obtaining credible results and …

以东苕溪流域和息县流域为例, 运用基于贝叶斯理论的GLUE 方法对新安江模型参数不确定性
进行分析评价. 结果表明, 两个流域都存在大量" 等效性" 参数, 不同的参数组能模拟出相同的效果 …

参数敏感性分析一直被认为是用来确定模型关键参数, 控制模型效率非常有效的过滤工具. 同时,
参数敏感性分析可以帮助理解模型结构, 乃至发现模型结构缺陷, 从而改善模型结构 …

水文模型结构本身的缺陷, 模型输入输出误差, 水文模型参数冗余及其复杂的非线性联系等,
导致了流域水文模型的不确定性, 基于贝叶斯理论的MCMC 方法及GLUE …

参数率定与敏感性分析是分布式水文模型应用和发展中的难点问题, 论文对当前典型的,
应用比较成功的全局最优化参数率定和敏感性分析方法进行归纳和分析, 包括 …

摘要 Parameter Sensitivity Analysis (SA) is an important research method for Uncertainty
Analysis (UA), key parameters identification and parameters optimization in remote sensing …