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이용수
이 논문의 연구 히스토리 (10)
2011
확률강우량의 공간분포추정에 있어서 Bayesian 기법을 이용한 공간통계모델의 매개변수 불확실성 해석
서영민
,
박기범
,
김성원
한국환경과학회지
2011.12
학술저널
Bayesian MCMC 및 Metropolis Hastings 알고리즘을 이용한 강우빈도분석에서 확률분포의 매개변수에 대한 불확실성 해석
서영민
,
박기범
한국환경과학회지
2011.03
학술저널
강우빈도해석에서 Bootstrap을 이용한 확률분포의 매개변수 추정에 대한 불확실성 해석
서영민
,
박기범
한국환경과학회지
2011.03
학술저널
확률강우량의 공간분포추정에 있어서 매개변수 추정기법의 비교분석
서영민
,
여운기
,
지홍기
한국수자원학회 학술발표회
2011.01
학술대회자료
2010
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This study investigates the performance of four Bayesian methods, Random Walk Metropolis (RWM), Hit-And-Run Metropolis (HARM), Adaptive Mixture Metropolis (AMM), and Population Monte Carlo (PMC), for estimating the parameters and uncertainties of probability rainfall distribution, and the results are compared with those of conventional parameter estimation methods; namely, the Method Of Moment (MOM), Maximum Likelihood Method (MLM), and Probability Weighted Method (PWM). As a result, Bayesian methods yield similar or slightly better results in parameter estimations compared with conventional methods. In particular, PMC can reduce parameter uncertainty greatly compared with RWM, HARM, and AMM methods although the Bayesian methods produce similar results in parameter estimations. Overall, the Bayesian methods produce better accuracy for scale parameters compared with the conventional methods and this characteristic improves the accuracy of probability rainfall. Therefore, Bayesian methods can be effective tools for estimating the parameters and uncertainties of probability rainfall distribution in hydrological practices, flood risk assessment, and decision-making support.
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