论文摘要
已有的贝叶斯参数反演方法仅考虑反演过程中的随机性,忽略了渗流参数的灰色和未确知等不确定性,本文提出一种基于熵-盲数理论的贝叶斯渗流参数反演方法。该方法在反演模型中引入熵-盲数理论,将待反演参数视为盲数,充分考虑反演过程中的不确定性,采用差分进化自适应Metropolis（DREAM）算法对渗流参数的后验分布进行推导,利用响应面模型替代渗流场数值模拟的正演模型,解决传统贝叶斯渗流参数反演方法需要大量调用正演模型进行运算才能达到收敛、计算效率较低的问题。通过算例分析及某碾压混凝土坝坝基的渗透系数反演,验证了该方法的有效性和准确性。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 吕鹏,王晓玲,吴斌平,程正飞
关键词: 渗流,参数反演,贝叶斯理论,熵盲数,差分进化自适应算法
来源: 水力发电学报 2019年04期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 水利水电工程
单位: 天津大学水利工程仿真与安全国家重点实验室
基金: 国家自然科学基金(51439005,51339003),国家自然科学基金创新研究群体项目(51621092)
分类号: TV223.4
页码: 108-118
总页数: 11
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标签：渗流论文; 参数反演论文; 贝叶斯理论论文; 熵盲数论文; 差分进化自适应算法论文;