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基于拉丁超立方抽样的改进型多链DRAM算法求解地下水污染反问题
被引量：
4
1
作者
张双圣
强静
+2 位作者
刘汉湖
刘喜坤
孙韶华
《郑州大学学报（工学版）》
CAS
北大核心
2020年第3期72-78,共7页
针对运用贝叶斯统计方法求解地下水污染反问题时,经典MCMC算法(Metropolis算法)求解结果受样本初始点影响且计算效率低的问题,提出了一种基于拉丁超立方抽样方法的改进型多链延迟拒绝自适应Metropolis算法(DRAM)。将贝叶斯统计方法与二...
针对运用贝叶斯统计方法求解地下水污染反问题时,经典MCMC算法(Metropolis算法)求解结果受样本初始点影响且计算效率低的问题,提出了一种基于拉丁超立方抽样方法的改进型多链延迟拒绝自适应Metropolis算法(DRAM)。将贝叶斯统计方法与二维水质对流-扩散方程相耦合,建立地下水污染源识别模型。构建一个污染物在地下水含水层中瞬时排放的算例,分别运用Metropolis算法、多链Metropolis算法以及改进型多链DRAM算法对污染源信息(污染源强度、排放位置(x,y)和排放时长)进行反求。算例研究表明,Metropolis算法受样本初始点影响,容易出现反演结果局部最优或者反演结果难以收敛的问题;多链Metropolis算法虽然显著提高了反演结果的准确性,但是反演效率相对低下;改进型多链DRAM在保证反演准确性的条件下,可显著提高反演效率(相对于多链Metropolis算法提高68%),实现反演结果准确性与效率的双提高。
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关键词
二维水质模型
贝叶斯-马尔科夫链蒙特卡洛法
拉丁超立方抽样
延迟拒绝自适应metropolis算法
污染源识别
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职称材料
题名
基于拉丁超立方抽样的改进型多链DRAM算法求解地下水污染反问题
被引量：
4
1
作者
张双圣
强静
刘汉湖
刘喜坤
孙韶华
机构
中国矿业大学环境与测绘学院
中国矿业大学数学学院
徐州市城区水资源管理处
山东省城市供排水水质监测中心
出处
《郑州大学学报（工学版）》
CAS
北大核心
2020年第3期72-78,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(51774270)
国家水体污染控制与治理科技重大专项基金资助项目(2015ZX07406005)。
文摘
针对运用贝叶斯统计方法求解地下水污染反问题时,经典MCMC算法(Metropolis算法)求解结果受样本初始点影响且计算效率低的问题,提出了一种基于拉丁超立方抽样方法的改进型多链延迟拒绝自适应Metropolis算法(DRAM)。将贝叶斯统计方法与二维水质对流-扩散方程相耦合,建立地下水污染源识别模型。构建一个污染物在地下水含水层中瞬时排放的算例,分别运用Metropolis算法、多链Metropolis算法以及改进型多链DRAM算法对污染源信息(污染源强度、排放位置(x,y)和排放时长)进行反求。算例研究表明,Metropolis算法受样本初始点影响,容易出现反演结果局部最优或者反演结果难以收敛的问题;多链Metropolis算法虽然显著提高了反演结果的准确性,但是反演效率相对低下;改进型多链DRAM在保证反演准确性的条件下,可显著提高反演效率(相对于多链Metropolis算法提高68%),实现反演结果准确性与效率的双提高。
关键词
二维水质模型
贝叶斯-马尔科夫链蒙特卡洛法
拉丁超立方抽样
延迟拒绝自适应metropolis算法
污染源识别
Keywords
two-dimensional water quality model
Bayesian-Markov chain Monte Carlo simulation
latin hypercube sampling
delayed rejection and adaptive
metropolis
algorithm
pollution source identification
分类号
X703 [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
基于拉丁超立方抽样的改进型多链DRAM算法求解地下水污染反问题
张双圣
强静
刘汉湖
刘喜坤
孙韶华
《郑州大学学报（工学版）》
CAS
北大核心
2020
4
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