申请/专利权人:河海大学
申请日:2022-03-30
公开(公告)日:2022-11-25
公开(公告)号:CN114611832B
主分类号:G06Q10/04
分类号:G06Q10/04;G06K9/62;G06N7/00;G06Q50/06
优先权:
专利状态码:有效-授权
法律状态:2022.11.25#授权;2022.06.28#实质审查的生效;2022.06.10#公开
摘要:本发明公开了一种基于贝叶斯多模型集对分析的海水入侵预测方法,包括以下步骤:选择模型参数、设定并优化参数取值范围、构建不同方案的海水入侵数值模型;结合氯离子浓度观测数据与预测数据,利用贝叶斯多模型集对分析技术更新不同方案的模型权重;对海水入侵模型预测结果进行加权平均,获取集成后的氯离子浓度时空分布。本发明将贝叶斯定理与集对分析法有机结合,基于多组集对的相似性,改进权重计算,证实了贝叶斯多模型集对分析法在预测地下水污染物运移方面的可行性。
主权项:1.一种基于贝叶斯多模型集对分析的海水入侵预测方法,其特征在于,包括以下步骤:S1、建立基于物理过程的海水入侵模型,选择对氯离子浓度输出结果影响较为显著的模型参数,优化并确定各参数取值范围;所述的海水入侵模型为基于物理过程的地下水溶质运移模型,所选择的对氯离子浓度输出结果影响较为显著的模型参数为渗透系数K、贮水率Ss及纵向弥散度αL,所述氯离子浓度为海水入侵模型输出结果且为时空可变的变量;S2、基于S1中所选模型参数的取值范围,设定并构建不同参数组合方案,利用已建立的海水入侵模型,预测不同构建方案下的全局氯离子浓度分布;具体采用拉丁超立方抽样方法,分别对渗透系数K、贮水率Ss、纵向弥散度αL进行采样,并构建M种不同模型参数组合方案;基于蒙特卡罗方法,分别运行海水入侵数值模拟模型,获取不同构建方案下对应的全局氯离子浓度场;S3、结合观测井处,根据氯离子浓度观测数据与预测数据的差异,利用贝叶斯多模型集对分析技术更新求解不同方案的海水入侵模型权重;具体包括以下步骤:S3.1,将所有观测井随机分为训练组和验证组,分别获取不同构建方案m=1…M下训练组和验证组的观测井处在不同时间的氯离子浓度模拟值;S3.2,针对某一种模型构建方案gm,将训练组的所有观测序列Aobs与其模拟序列Bsim组合为一组集对S{Aobs,Bsim},并根据观测与模拟之间的差值序列,序列中元素的总个数N,划分为以下几类:同一类,相同特性元素个数为Im,差异类,差异特性元素个数为Dm及对立类,相反特性元素个数为Cm;基于集对分析方法中的联系度公式计算联系度μm: 进而基于集对权重函数计算集对权重ωm: 利用验证组的所有观测序列与其模拟序列数据差值,重复上述过程,计算不同模型集对权重θm;S3.3,根据贝叶斯统计原理,将训练组所得的集对权重ωm作为先验概率Prgm,验证组所得的集对权重θm作为似然值Prdata|gm,更新不同模型的后验概率,即贝叶斯集对权重: S4、根据S3中所得的模型权重,对不同参数设定方案下的海水入侵模型预测结果进行集成并获取集成后的氯离子浓度分布。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 河海大学 一种基于贝叶斯多模型集对分析的海水入侵预测方法
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