检索结果-南通市图书馆

中国环境科学 2019年第7期39卷 2902-2912页

作者：张双圣刘汉湖强静刘喜坤朱雪强中国矿业大学环境与测绘学院江苏徐州221116 中国矿业大学数学学院江苏徐州221116 徐州市城区水资源管理处江苏徐州221018

针对非均质地下含水层污染源识别及含水层参数反演过程中监测方案优化问题,提出一种基于贝叶斯公式及信息熵最小的累进加井的多井监测方案优化方法.首先,构建假想案例下的二维非均质各向同性潜水含水层水流及溶质运移模型,运用GMS软件... 详细信息

针对非均质地下含水层污染源识别及含水层参数反演过程中监测方案优化问题,提出一种基于贝叶斯公式及信息熵最小的累进加井的多井监测方案优化方法.首先,构建假想案例下的二维非均质各向同性潜水含水层水流及溶质运移模型,运用GMS软件进行数值模拟求解.采用最优拉丁超立方抽样方法和Kriging法建立数值模拟模型的替代模型.然后以参数后验分布的信息熵最小为目标函数,采用累进加井的方式进行多井监测方案优化设计.最后根据优化后的监测方案,采用差分进化自适应metropolis算法进行污染源及含水层参数的同步反演.算例研究表明:在兼顾反演精度及监测成本,并保证每个参数分区内至少有1眼监测井的条件下,5眼井组合监测方案(6,5,1,2,8)为最优监测方案.与信息熵最小的10眼井组合监测方案(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)的参数反演结果相比,5眼井组合监测方案对11个参数α=(X S,Y S,T 1,T 2,Q S,K 1,K 2,K 3,DL 1,DL 2,DL 3)的后验均值偏离率的平均值虽增大1.2%,但监测成本却是10眼井组合监测方案的50%.

关键词：监测方案优化贝叶斯公式信息熵 Kriging替代模型差分进化自适应metropolis算法参数后验均值偏离率

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地下水污染监测井优化设计及污染源识别

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湖南大学学报（自然科学版） 2019年第6期46卷 120-132页

在地下水污染源识别过程中,针对监测井监测值信息量不充分或监测值与模型参数关联性较弱的问题,提出一种基于贝叶斯公式与信息熵的监测井优化方法.构建二维地下水溶质运移模型,并运用GMS软件进行数值求解.为减少监测井优化设计及污染源... 详细信息

在地下水污染源识别过程中,针对监测井监测值信息量不充分或监测值与模型参数关联性较弱的问题,提出一种基于贝叶斯公式与信息熵的监测井优化方法.构建二维地下水溶质运移模型,并运用GMS软件进行数值求解.为减少监测井优化设计及污染源识别过程中反复调用数值模型的计算负荷,采用克里金法建立数值模型的替代模型.以信息熵作为优化指标,筛选出不同监测类型的最优监测方案,并以监测成本和反演精度为参考因素,选定相应监测方案,最后运用差分进化自适应metropolis算法进行污染源识别.算例研究表明:7口监测井的克里金替代模型的决定系数均大于0.98,可较好地替代原数值模型.基于监测成本最小的方案1(3号单井),其信息熵为12.772;兼顾监测成本和反演精度的方案2(井(2,3)组合),其信息熵为9.723;基于反演精度较高的方案3(3井(2,3,5)组合),其信息熵为9.377.方案1到方案3参数后验分布范围及标准差均逐渐减小,验证了信息熵是参数后验分布不确定性的有效量度.

关键词：监测井优化污染源识别贝叶斯方法信息熵最优拉丁超立方抽样差分进化自适应metropolis算法克里金

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基于熵-盲数的贝叶斯渗流参数反演分析研究

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水力发电学报 2019年第4期38卷 108-118页

作者：吕鹏王晓玲吴斌平程正飞天津大学水利工程仿真与安全国家重点实验室

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... 详细信息

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。

关键词：渗流参数反演贝叶斯理论熵-盲数差分进化自适应metropolis算法

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预测结构性能退化的混合粒子滤波方法

预测结构性能退化的混合粒子滤波方法

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作者：关雪雪华中科技大学

学位级别：硕士

现代工程结构的失效破坏许多起因于结构性能的退化,因此需要探索有效的方法实现结构的性能预测,从而针对性地提出预防措施以及维修策略,以避免突发失效带来的巨大损失。复杂结构多为非线性系统,多数情况下,关于其性能特点并不存在太多... 详细信息

现代工程结构的失效破坏许多起因于结构性能的退化,因此需要探索有效的方法实现结构的性能预测,从而针对性地提出预防措施以及维修策略,以避免突发失效带来的巨大损失。复杂结构多为非线性系统,多数情况下,关于其性能特点并不存在太多有效的先验信息。利用合理的物理模型来分析结构性能退化,能够减少对先验信息的依赖性;采用粒子滤波方法可以实现基于观测信息的非线性系统模型的状态动态评估。但是传统的粒子滤波方法在频繁的重采样后粒子的多样性降低,会出现粒子匮乏现象。本文提出一种混合粒子滤波方法(PF-DREAM),对结构性能退化物理模型进行更新。对于先验信息较少的物理模型,为了减少初始模型参数对模型预测结果的影响,采用DST理论充分识别各个先验信息中的信任度,从而确定先验模型参数。进行参数更新时,利用差分进化自适应metropolis算法(DREAM)结合粒子滤波(PF)算法,实现粒子在参数空间中的状态转移,使得新的粒子仍然服从相同的后验分布,保持粒子的多样性,提高模型预测精度。最后:将混合的粒子滤波方法应用到锂电池容量退化问题和疲劳裂纹扩展问题中,算例表明混合粒子滤波方法与传统的粒子滤波方法相比,可以减小模型参数的不确定性,能够提供更好的性能退化预测的结果。本文介绍似然函数的两种形式,即正式似然函数和非正式似然函数。最后对于种群捕食生态系统,基于非正式的似然函数,采用混合粒子滤波方法实现模型种群动态预测,进一步说明本文方法的有效性。

关键词：退化性能物理模型贝叶斯原理证据理论粒子滤波差分进化自适应metropolis算法

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