基于贝叶斯优化的三维水动力-水质模型参数估值方法

论文摘要

随着水质目标管理要求的提升,基于复杂的三维水动力-水质模型的决策成为流域精准治理的必需.水质模型通常具有复杂的结构,包含大量的方程和参数,而参数取值的准确性会影响模型对水体系统表征的可靠性,进而影响根据模型结果进行水环境管理的效果,因此,有必要探究适用于复杂水质模型的高效参数估值方法.传统的自动参数估值方法应用于复杂的水质模型时会面临计算瓶颈,而贝叶斯优化适用于高运算成本模型的优化问题.本研究提出基于贝叶斯优化的复杂水质模型参数估值方法,主要包括:①重要影响参数识别;②重要参数敏感性排序与筛选;③采用贝叶斯优化对筛选出的参数进行估值;④方法的适用性评估.同时,将该方法应用于云南异龙湖的三维水动力-水质模型的参数估值中,发现进行参数估值后模型lg（NSE）均大于0.65,表明模型达到了满意的级别.研究表明,当贝叶斯优化算法的采集函数为EI时,仅需要141次迭代lg（NSE）即可达到0.766,该方法对复杂水质模型的参数估值具有一定的借鉴意义.

论文目录

• 1 引言 （Introduction）
• 2 材料和方法 （Materials and methods）
•   2.1 Sobol敏感性分析法
•   2.2 模型参数的贝叶斯优化
•     2.2.1 目标函数
•     2.2.2 概率代理模型
•     2.2.3 采集函数
•   2.3 研究对象
• 3 结果与讨论 （Results and discussion）
•   3.1 敏感参数选择
•   3.2 贝叶斯优化结果
• 4 结论 （Conclusions）

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 任婷玉,梁中耀,刘永,邹锐

关键词: 水质模型,参数估值,贝叶斯优化,高斯过程,采集函数

来源: 环境科学学报 2019年06期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅰ辑

专业: 环境科学与资源利用

单位: 北京大学环境科学与工程学院水沙科学教育部重点实验室,北京英特利为环境科技有限公司锐思计算智能实验室(RCIL)

基金: 云南省科技厅科技计划重点研发项目(No.2018BC001)

分类号: X52

DOI: 10.13671/j.hjkxxb.2019.0077

页码: 2024-2032

总页数: 9

文件大小: 1414K

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