嵌套抽样算法用于地下水模型评价的算例研究

发布时间：2018-03-29 11:45

本文选题：嵌套抽样算法　切入点：模型评价　出处：《水文地质工程地质》2017年02期

【摘要】：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。
[Abstract]:Model evaluation (model selection) is an important research content of groundwater numerical simulation uncertainty analysis, and model edge likelihood value is an important basis for model evaluation. Nested sampling algorithm is an efficient high-dimensional integral calculation method. In this paper, a nested sampling algorithm based on Adaptive Metropolis is proposed to calculate the edge likelihood values of two (linear, nonlinear) analytic functions and a group of groundwater models with different structures. Compared with the arithmetic average method under the condition of large sample, the validity of this method for calculating the edge likelihood value of the model is verified.
【作者单位】：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;
【基金】：国家自然科学基金项目资助(41302181;41172207;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)
【分类号】：P641.8

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