一种非一致性条件下的土壤含水量预测方法

本发明公开了一种非一致性条件下的土壤含水量预测方法。本发明针对所有通过K‑S检验的拟合边缘分布，利用最小AICc准则选择最优边缘分布；构建所有可能的藤结构，并对每个二元变量对进行copula拟合和参数估计；对每个藤结构，使用h函数表示每个二元变量对的条件分布，通过蒙特卡洛模拟进行分位数抽样，得到目标变量在各分位数上的累积分布函数，并选取中位数作为累计分布函数的预测结果；基于拟合的边缘分布对累计分布函数及置信区间进行还原，得到对应的藤结构的预测值；使用贝叶斯模型平均方法对所有藤结构的预测序列进行集成，得到最终预测序列。本发明在边缘分布拟合中考虑非一致性的影响，并整合所有可能藤结构的结果，从而提升预测性能。