Thông tin chung

  English

  Đề tài NC khoa học
  Bài báo, báo cáo khoa học
  Hướng dẫn Sau đại học
  Sách và giáo trình
  Các học phần và môn giảng dạy
  Giải thưởng khoa học, Phát minh, sáng chế
  Khen thưởng
  Thông tin khác

  Tài liệu tham khảo

  Hiệu chỉnh

 
Số người truy cập: 40,674,736

 Xây dựng phần mềm phân tích tần suất dựa trên suy luận Bayesian
Tác giả hoặc Nhóm tác giả: TS. Nguyễn Chí Công*
Nơi đăng: Tạp chí Khoa học Công nghệ ĐHĐN; Số: Số 1(74).2014-Quyển 1;Từ->đến trang: 14;Năm: 2014
Lĩnh vực: Kỹ thuật; Loại: Bài báo khoa học; Thể loại: Trong nước
TÓM TẮT
Phân tích tần suất là công việc hết sức quan trọng trong việc thiết kế các công trình thủy lợi. Hiện nay ở Viêt Nam đã có nhiều phần mềm phân tích tần suất dựa trên suy luận tần suất. Trong phạm vi bài viết này, tác giả xin đề cập đến một cách tiếp cận khác trong phân tích tần suất, dựa trên suy luận Bayesian và làm cơ sở cho việc xây dựng một phần mềm tiện ích phục vụ cho việc học tập và nghiên cứu. Quy trình suy luận Bayesian, thuật toán Markov Chain Monte Carlo (MCMC) và giải thuật xây dựng phần mềm được mô tả khá chi tiết trong nghiên cứu này. Phần mền FABMC đã áp dụng phân tích tần suất cho một quan sát thống kê của lưu lượng lớn nhất hàng năm tại trạm thủy văn Gia Vòng và so sánh với kết quả của phần mềm FFC2008 dựa trên suy luận tần suất. Các kết quả đã chỉ ra những lợi thế khi sử dụng phương pháp suy luận Bayesian trong phân tích tần suất.
ABSTRACT
Frequency analysis is very important in water resources management. Currently in Vietnam, there are a variety of softwares based on frequency inference. This article is aimed to mention a different approach to frequency analysis, based on the Bayesian inference and a basis for building a software utility for learning and researching. The process of Bayesian inference, algorithm Markov Chain Monte Carlo (MCMC) and a solution of software is described in detail in this study. The FABMC software was applied to an analysis for a observed statistics of maximum annual discharge at Gia Vong gauged and compared with the results of the FFC2008 software based on frequency inference. The results have indicated the advantages of using Bayesian inference methods for frequency analysis.
© Đại học Đà Nẵng
 
 
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn