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基于混合似然函数的融雪径流模拟不确定性分析
1
作者
吴吉天
曾献奎
吴吉春
《高校地质学报》
北大核心
2025年第2期123-130,共8页
由于模型参数及观测数据等影响,水文模型通常存在显著不确定性,开展融雪径流模拟不确定性定量分析可控制模拟结果的不确定性,提高模型的预测性能,对于寒旱山区的水资源科学管理具有重要意义。文章以新疆南部的策勒河流域为研究区,基于...
由于模型参数及观测数据等影响,水文模型通常存在显著不确定性,开展融雪径流模拟不确定性定量分析可控制模拟结果的不确定性,提高模型的预测性能,对于寒旱山区的水资源科学管理具有重要意义。文章以新疆南部的策勒河流域为研究区,基于马尔科夫链蒙特卡洛方法(MCMC)进行融雪径流模型的参数不确定性分析。针对MCMC中似然函数的零膨胀误差(zero flatted error)及残差结构等难题,采用二项分布和正态分布组合的混合似然函数来描述残差结构,并与传统高斯似然函数的结果进行对比分析。均方根误差、决定系数和预测区间覆盖率等评价指标显示,基于混合似然函数的不确定性分析结果具有更好的预测性能。因此,混合似然函数能够更合理的刻画融雪径流模拟残差的结构,显著提升水文模型的预测性能,有利于实施科学、精准的水资源管理和保护。
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关键词
水文模拟不确定性
混合似然函数
融雪径流模型
MCMC
零膨胀误差
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职称材料
混合高斯/泊松最大似然函数下的CBCT图像重建
被引量：
10
2
作者
郑蓉珍
赵芳
+1 位作者
李波
田昕
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第2期457-464,共8页
如何在复杂噪声条件下提升锥形束计算机断层扫描成像(Cone Beam Computed Tomography,CBCT)图像重建质量,对于CBCT系统而言是非常重要的。本文提出了一种混合高斯/泊松最大似然函数下的CBCT图像重建方法。首先研究了适宜于描述混合高斯...
如何在复杂噪声条件下提升锥形束计算机断层扫描成像(Cone Beam Computed Tomography,CBCT)图像重建质量,对于CBCT系统而言是非常重要的。本文提出了一种混合高斯/泊松最大似然函数下的CBCT图像重建方法。首先研究了适宜于描述混合高斯/泊松噪声环境下的CBCT图像重建模型,它包含一个基于混合高斯/泊松最大似然函数的保真项和一个基于三维全变分正则化方法的约束项。保真项用于约束在混合噪声模型下重建结果与观测值尽可能的相近,约束项用于噪声去除并要求尽可能较好地保留图像的边缘与细节信息。进一步通过可分离近似方法和扩展拉格朗日方法对上述模型进行求解。最后通过仿真数据和真实数据对算法的有效性进行了验证,实验结果表明:仿真结果相对于其他方法而言,PSNR最高可以提升2.1 dB;从主观视觉而言,本文方法在噪声环境下具有较好的图像重建质量。因此,本文方法可以被广泛应用于各种低剂量条件下的CBCT图像重建中。
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关键词
CBCT
混合
高斯/泊松最大
似
然
函数
全变分正则化
图像重建
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职称材料
题名
基于混合似然函数的融雪径流模拟不确定性分析
1
作者
吴吉天
曾献奎
吴吉春
机构
南京大学地球科学与工程学院
出处
《高校地质学报》
北大核心
2025年第2期123-130,共8页
基金
江苏省省级地质勘查项目(苏财资环[2021]46号)
国家自然科学基金面上项目(42477082)联合资助。
文摘
由于模型参数及观测数据等影响,水文模型通常存在显著不确定性,开展融雪径流模拟不确定性定量分析可控制模拟结果的不确定性,提高模型的预测性能,对于寒旱山区的水资源科学管理具有重要意义。文章以新疆南部的策勒河流域为研究区,基于马尔科夫链蒙特卡洛方法(MCMC)进行融雪径流模型的参数不确定性分析。针对MCMC中似然函数的零膨胀误差(zero flatted error)及残差结构等难题,采用二项分布和正态分布组合的混合似然函数来描述残差结构,并与传统高斯似然函数的结果进行对比分析。均方根误差、决定系数和预测区间覆盖率等评价指标显示,基于混合似然函数的不确定性分析结果具有更好的预测性能。因此,混合似然函数能够更合理的刻画融雪径流模拟残差的结构,显著提升水文模型的预测性能,有利于实施科学、精准的水资源管理和保护。
关键词
水文模拟不确定性
混合似然函数
融雪径流模型
MCMC
零膨胀误差
Keywords
uncertainty in hydrological modeling
mixed likelihood function
snowmelt runoff model
MCMC
zero flatted error
分类号
P333 [天文地球—水文科学]
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职称材料
题名
混合高斯/泊松最大似然函数下的CBCT图像重建
被引量：
10
2
作者
郑蓉珍
赵芳
李波
田昕
机构
武汉大学电子信息学院
武汉大学中南医院心血管内科
武汉大学口腔医院放射科
出处
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第2期457-464,共8页
基金
湖北省自然科学基金资助项目(No.2018CFB435)
中央财政专项资助(No.2042018kf1009)。
文摘
如何在复杂噪声条件下提升锥形束计算机断层扫描成像(Cone Beam Computed Tomography,CBCT)图像重建质量,对于CBCT系统而言是非常重要的。本文提出了一种混合高斯/泊松最大似然函数下的CBCT图像重建方法。首先研究了适宜于描述混合高斯/泊松噪声环境下的CBCT图像重建模型,它包含一个基于混合高斯/泊松最大似然函数的保真项和一个基于三维全变分正则化方法的约束项。保真项用于约束在混合噪声模型下重建结果与观测值尽可能的相近,约束项用于噪声去除并要求尽可能较好地保留图像的边缘与细节信息。进一步通过可分离近似方法和扩展拉格朗日方法对上述模型进行求解。最后通过仿真数据和真实数据对算法的有效性进行了验证,实验结果表明:仿真结果相对于其他方法而言,PSNR最高可以提升2.1 dB;从主观视觉而言,本文方法在噪声环境下具有较好的图像重建质量。因此,本文方法可以被广泛应用于各种低剂量条件下的CBCT图像重建中。
关键词
CBCT
混合
高斯/泊松最大
似
然
函数
全变分正则化
图像重建
Keywords
Cone Beam Computed Tomography(CBCT)
mixed Poisson-Gaussian maximum likelihood function
total variation regularization
image reconstruction
分类号
R816.98 [医药卫生—放射医学]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于混合似然函数的融雪径流模拟不确定性分析
吴吉天
曾献奎
吴吉春
《高校地质学报》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
2
混合高斯/泊松最大似然函数下的CBCT图像重建
郑蓉珍
赵芳
李波
田昕
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
10
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职称材料
已选择
0
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引证文献
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