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嵌套抽样算法用于地下水模型评价的算例研究
被引量：
4
1
作者
曹彤彤
曾献奎
吴吉春
《水文地质工程地质》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第2期69-76,共8页
模型评价(模型选择)是地下水数值模拟不确定分析的重要研究内容,模型边缘似然值是进行模型评价的重要依据。嵌套抽样算法是一种高效的高维积分计算方法,能有效计算复杂模型的边缘似然值。本次研究提出了一种基于Adaptive Metropolis的...
模型评价(模型选择)是地下水数值模拟不确定分析的重要研究内容,模型边缘似然值是进行模型评价的重要依据。嵌套抽样算法是一种高效的高维积分计算方法,能有效计算复杂模型的边缘似然值。本次研究提出了一种基于Adaptive Metropolis的嵌套抽样算法,通过对两个(线性、非线性)解析函数及一组不同结构的地下水模型边缘似然值的计算,并与大样本条件下算术平均方法的计算结果相对比,验证了该方法对于计算模型边缘似然值的有效性。
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关键词
嵌套抽样算法
模型评价
模型选择
地下水流模型
边缘似然值
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职称材料
基于自适应嵌套抽样和贝叶斯理论的桥梁有限元模型修正
被引量：
1
2
作者
徐希堃
洪彧
+3 位作者
许靖业
周志达
蒲黔辉
文旭光
《西南交通大学学报》
北大核心
2025年第2期503-512,共10页
在基于有限元模型的桥梁健康监测中,贝叶斯模型修正技术通常被用于量化有限元模型中重要参数的不确定性,以解决模型修正中由于测量误差、建模误差、计算误差等造成的非唯一解问题.为解决由于大量调用有限元模拟运算,导致修正效率低下的...
在基于有限元模型的桥梁健康监测中,贝叶斯模型修正技术通常被用于量化有限元模型中重要参数的不确定性,以解决模型修正中由于测量误差、建模误差、计算误差等造成的非唯一解问题.为解决由于大量调用有限元模拟运算,导致修正效率低下的问题,基于自适应嵌套抽样(ANS)算法,提出一种贝叶斯模型修正方法.该方法利用模态参数构建概率目标函数,并采用ANS算法对其进行逼近,ANS保留了嵌套抽样(NS)的性质,通过逐层缩小抽样范围,使得样本最终逼近最优参数;通过逐层近似,将高维积分问题转化为简单的一维积分问题,简化了证据值和后验概率密度值的计算过程;在此基础上,ANS算法在迭代过程中通过自适应地调整样本数量,减少对有限元模型的调用;最后,对一座人行桁架桥进行了贝叶斯有限元模型修正试验.结果表明:在相同算法参数设置下,ANS算法相比传统NS算法降低了约84%的有限元模拟调用次数,节省了约86%计算时间,并能获得同等精度的不确定性修正结果.
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关键词
有限元模型
贝叶斯模型修正
不确定性量化
嵌套抽样算法
自适应
算法
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职称材料
题名
嵌套抽样算法用于地下水模型评价的算例研究
被引量：
4
1
作者
曹彤彤
曾献奎
吴吉春
机构
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
出处
《水文地质工程地质》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第2期69-76,共8页
基金
国家自然科学基金项目资助(41302181
41172207
+1 种基金
51190091)
国家重点研发计划"水资源高效开发利用"重点专项项目资助(2016YFC0402802)
文摘
模型评价(模型选择)是地下水数值模拟不确定分析的重要研究内容,模型边缘似然值是进行模型评价的重要依据。嵌套抽样算法是一种高效的高维积分计算方法,能有效计算复杂模型的边缘似然值。本次研究提出了一种基于Adaptive Metropolis的嵌套抽样算法,通过对两个(线性、非线性)解析函数及一组不同结构的地下水模型边缘似然值的计算,并与大样本条件下算术平均方法的计算结果相对比,验证了该方法对于计算模型边缘似然值的有效性。
关键词
嵌套抽样算法
模型评价
模型选择
地下水流模型
边缘似然值
Keywords
nested sampling algorithm
model evaluation
model selection
groundwater flow model
marginal likelihood
分类号
P641.2 [天文地球—地质矿产勘探]
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职称材料
题名
基于自适应嵌套抽样和贝叶斯理论的桥梁有限元模型修正
被引量：
1
2
作者
徐希堃
洪彧
许靖业
周志达
蒲黔辉
文旭光
机构
西南交通大学土木工程学院
南宁学院广西中国-东盟综合交通国际联合重点实验室
出处
《西南交通大学学报》
北大核心
2025年第2期503-512,共10页
基金
广西科技计划(AA21077011)
中央高校基本科研业务费专项资金(2682022CX003)。
文摘
在基于有限元模型的桥梁健康监测中,贝叶斯模型修正技术通常被用于量化有限元模型中重要参数的不确定性,以解决模型修正中由于测量误差、建模误差、计算误差等造成的非唯一解问题.为解决由于大量调用有限元模拟运算,导致修正效率低下的问题,基于自适应嵌套抽样(ANS)算法,提出一种贝叶斯模型修正方法.该方法利用模态参数构建概率目标函数,并采用ANS算法对其进行逼近,ANS保留了嵌套抽样(NS)的性质,通过逐层缩小抽样范围,使得样本最终逼近最优参数;通过逐层近似,将高维积分问题转化为简单的一维积分问题,简化了证据值和后验概率密度值的计算过程;在此基础上,ANS算法在迭代过程中通过自适应地调整样本数量,减少对有限元模型的调用;最后,对一座人行桁架桥进行了贝叶斯有限元模型修正试验.结果表明:在相同算法参数设置下,ANS算法相比传统NS算法降低了约84%的有限元模拟调用次数,节省了约86%计算时间,并能获得同等精度的不确定性修正结果.
关键词
有限元模型
贝叶斯模型修正
不确定性量化
嵌套抽样算法
自适应
算法
Keywords
Finite element model
Bayesian model updating
parameter uncertainty quantification
nested sampling algorithm
adaptive algorithm
分类号
U441 [建筑科学—桥梁与隧道工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
嵌套抽样算法用于地下水模型评价的算例研究
曹彤彤
曾献奎
吴吉春
《水文地质工程地质》
CAS
CSCD
北大核心
2017
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于自适应嵌套抽样和贝叶斯理论的桥梁有限元模型修正
徐希堃
洪彧
许靖业
周志达
蒲黔辉
文旭光
《西南交通大学学报》
北大核心
2025
1
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职称材料
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