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基于自组织映射(SOM)算法的地下水污染源反演
被引量：
4
1
作者
郑哪
江思珉
+3 位作者
刘金炳
程璐
王智源
栗现文
《安全与环境工程》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第3期220-227,共8页
根据污染物浓度监测数据进行地下水污染源反演是一类典型的地下水逆问题,通过对地下水污染源位置与强度的确定有助于提高地下水污染治理与修复的效果。提出一种基于自组织映射(SOM)算法的地下水污染溯源模型的替代模型的构建方法,并通...
根据污染物浓度监测数据进行地下水污染源反演是一类典型的地下水逆问题,通过对地下水污染源位置与强度的确定有助于提高地下水污染治理与修复的效果。提出一种基于自组织映射(SOM)算法的地下水污染溯源模型的替代模型的构建方法,并通过数值算例研究了SOM替代模型中训练数据样本数目和神经元数目的最优组合,以得到能够准确地表征地下水污染源强信息与观测数据之间联系的最优替代模型。算例研究结果表明:基于SOM算法的替代模型作为一种快速反演算法,在应用于地下水污染源反演问题时能有效减少计算量,并能以较高的精度对地下水污染源进行快速识别,具有良好的稳定性和鲁棒性。
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关键词
自组织映射(SOM)
地下水污染源反演
替代模型
逆问题
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职称材料
基于局部-全局混合自适应替代模型的地下水污染源反演识别
被引量：
5
2
作者
罗建男
李雪利
+2 位作者
王鹤
马溪
宋卓
《中国环境科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第7期3664-3671,共8页
为了提高地下水污染源反演识别的精度及计算效率,综合运用最优解准则及交叉验证-维诺图准则,提出了局部-全局混合自适应替代模型.将局部-全局混合自适应替代模型与遗传算法结合,应用于地下水污染源反演算例中,并与局部自适应替代模型及...
为了提高地下水污染源反演识别的精度及计算效率,综合运用最优解准则及交叉验证-维诺图准则,提出了局部-全局混合自适应替代模型.将局部-全局混合自适应替代模型与遗传算法结合,应用于地下水污染源反演算例中,并与局部自适应替代模型及全局自适应替代模型进行对比.结果表明:基于局部-全局混合自适应替代模型的遗传算法得到的污染源反演结果精度最高且计算耗时最少,其反演结果与实际污染源特征基本一致,最大相对误差仅为3.51%.证明了所提出的局部-全局混合自适应替代模型在提高地下水污染源反演精度及计算效率方面的有效性.
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关键词
混合自适应替代模型
地下水污染源反演
交叉验证-维诺图
最优解
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职称材料
题名
基于自组织映射(SOM)算法的地下水污染源反演
被引量：
4
1
作者
郑哪
江思珉
刘金炳
程璐
王智源
栗现文
机构
同济大学土木工程学院水利工程系
南京水利科学研究院水文水资源与水利工程科学国家重点实验室
西北农林科技大学水利与建筑工程学院
出处
《安全与环境工程》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第3期220-227,共8页
基金
南京水利科学院水文水资源与水利工程科学国家重点实验室重点基金项目(2019nkzd01)
国家自然科学基金面上项目(42077176)。
文摘
根据污染物浓度监测数据进行地下水污染源反演是一类典型的地下水逆问题,通过对地下水污染源位置与强度的确定有助于提高地下水污染治理与修复的效果。提出一种基于自组织映射(SOM)算法的地下水污染溯源模型的替代模型的构建方法,并通过数值算例研究了SOM替代模型中训练数据样本数目和神经元数目的最优组合,以得到能够准确地表征地下水污染源强信息与观测数据之间联系的最优替代模型。算例研究结果表明:基于SOM算法的替代模型作为一种快速反演算法,在应用于地下水污染源反演问题时能有效减少计算量,并能以较高的精度对地下水污染源进行快速识别,具有良好的稳定性和鲁棒性。
关键词
自组织映射(SOM)
地下水污染源反演
替代模型
逆问题
Keywords
Self-Organizing Maps(SOM)
groundwater contaminant source identification
surrogate model
inverse problem
分类号
X523 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
基于局部-全局混合自适应替代模型的地下水污染源反演识别
被引量：
5
2
作者
罗建男
李雪利
王鹤
马溪
宋卓
机构
吉林大学新能源与环境学院
吉林省云鹤环保科技有限公司
出处
《中国环境科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第7期3664-3671,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(42072279)
吉林省教育厅科学研究项目(JJKH20211108KJ)。
文摘
为了提高地下水污染源反演识别的精度及计算效率,综合运用最优解准则及交叉验证-维诺图准则,提出了局部-全局混合自适应替代模型.将局部-全局混合自适应替代模型与遗传算法结合,应用于地下水污染源反演算例中,并与局部自适应替代模型及全局自适应替代模型进行对比.结果表明:基于局部-全局混合自适应替代模型的遗传算法得到的污染源反演结果精度最高且计算耗时最少,其反演结果与实际污染源特征基本一致,最大相对误差仅为3.51%.证明了所提出的局部-全局混合自适应替代模型在提高地下水污染源反演精度及计算效率方面的有效性.
关键词
混合自适应替代模型
地下水污染源反演
交叉验证-维诺图
最优解
Keywords
hybrid adaptive surrogate model
groundwater pollution sources inversion
cross validation-Voronoi
optimal solution
分类号
X523 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于自组织映射(SOM)算法的地下水污染源反演
郑哪
江思珉
刘金炳
程璐
王智源
栗现文
《安全与环境工程》
CAS
CSCD
北大核心
2021
4
在线阅读
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职称材料
2
基于局部-全局混合自适应替代模型的地下水污染源反演识别
罗建男
李雪利
王鹤
马溪
宋卓
《中国环境科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
5
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