基于高斯过程回归的地下水模型结构不确定性分析与控制

论文摘要

目前针对模型结构不确定性的研究方法主要为贝叶斯模型平均方法,而该方法受到模型权重计算困难等影响,应用受限。基于数据驱动的模型结构误差统计学习方法最近得到关注。研究采用高斯过程回归方法对地下水模型结构误差进行统计模拟,并将DREAMzs算法与高斯过程回归相结合,对地下水模型和统计模型的参数同时进行识别。基于此方法,分别以理想岩溶裂隙海水入侵过程和溶质运移柱体实验为例,进行地下水数值模拟及预测结果的不确定性分析。相对于不考虑模型结构误差条件的不确定性分析,结果表明,考虑结构误差之后,能够明显减少参数识别过程中的参数补偿影响,且能显著提高模型的预测性能。因此,基于高斯过程回归的模型结构不确定性分析可以一定程度控制地下水数值模拟的不确定性,提高模型预测可靠性。

论文目录

• 1 研究方法
•   1.1 贝叶斯参数不确定性分析
•   1.2 基于高斯回归的模型结构不确定性分析
• 2 海水入侵数值模拟算例分析
•   2.1 海水入侵模型概况
•   2.2 海水入侵数值模拟不确定性分析
• 3 溶质运移柱体实验数值模拟算例分析
•   3.1 溶质运移实验概况
•   3.2 溶质运移数值模拟不确定性分析
• 4 结论及展望

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 钟乐乐,曾献奎,吴吉春

关键词: 模型结构不确定性,高斯过程回归,海水入侵,溶质运移

来源: 水文地质工程地质 2019年01期

年度: 2019

分类: 基础科学

专业: 地质学

单位: 南京大学地球科学与工程学院/表生地球化学教育部重点实验室

基金: 国家重点研发计划“水资源高效开发利用”重点专项(2016YFC0402802),国家自然科学基金项目(41761134089,41672233,41571017),中央高校基本科研业务费专项资金项目(020614380059)

分类号: P641

DOI: 10.16030/j.cnki.issn.1000-3665.2019.01.01

页码: 1-10

总页数: 10

文件大小: 417K

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